Utilizando o ASReview na triagem de estudos primários para meta-pesquisa em SLA: Um tutorial passo a passo

A meta-pesquisa, incluindo meta-análises e revisões metodológicas sistemáticas, tem se mostrado uma ferramenta útil para obter uma compreensão abrangente de questões de pesquisa ao resumir numericamente dados e características metodológicas em uma determinada literatura. Como parte do procedimento de revisão, os pesquisadores selecionam estudos primários a serem incluídos em sua análise. No entanto, esse processo é intensivo em recursos e suscetível a erros humanos. Neste tutorial, apresentamos uma aplicação prática da inteligência artificial (IA), conhecida como ASReview, que pode facilitar o processo de triagem. Usando um conjunto de dados simulado derivado de uma meta-análise publicada, oferecemos orientações passo a passo sobre como incorporar a ferramenta ao processo de triagem. Cobrimos os passos essenciais, incluindo a preparação do conjunto de dados, a importação do conjunto de dados, a rotulagem do estudo como relevante ou irrelevante (para inclusão ou não), bem como a salvaguarda dos resultados para o registro do pesquisador e compartilhamento para transparência no espírito da ciência aberta. Além disso, o tutorial aborda fatores essenciais a serem considerados no processo de triagem assistido por IA, como regras de parada. Reconhecemos as limitações potenciais da ferramenta e fornecemos algumas alternativas para os leitores interessados. Nosso objetivo geral é contribuir para o avanço e promoção da meta-pesquisa em SLA facilitando o processo de triagem na era da IA.