Abstract-Background: en systematisk genomgång identifierar, utvärderar och syntetiserar tillgänglig litteratur om ett givet ämne med hjälp av vetenskapliga och repeterbara metoder. Den betydande arbetsbörda som krävs och subjektivitetens fördomar kan påverka resultaten. Syfte: Halvautomatisera urvalsprocessen för att minska mängden manuellt arbete som behövs och den därav följande subjektivitetsfördelen. Metod: Utöka och berika urvalet av primära studier med hjälp av befintlig teknik inom området länkade data och textutvinning. Vi definierar formellt urvalsprocessen och vi utvecklar också en prototyp som implementerar den. Slutligen genomför vi en fallstudie som simulerar urvalsprocessen för en systematisk litteratur publicerad i litteratur. Resultat: Den process som presenteras i detta dokument skulle kunna minska arbetsbelastningen med 20 % med avseende på den arbetsbelastning som behövs i det helt manuella urvalet, med en återkallelse på 100 %. Slutsatser: Utvinning av kunskap från vetenskapliga studier genom länkade data- och textutvinningsmetoder kan användas i urvalsfasen av den systematiska granskningsprocessen för att minska belastningen på arbetet och subjektiviteten.
I en annan studie REF, Linked Data, Text Mining och Naïve Bayes tekniker användes i en iterativ och övervakad process som används i det sekundära urvalet för att minska manuellt arbete och bias av subjektivitet.
Linked data approach for selection process automation in systematic reviews
{'venue': '15th Annual Conference on Evaluation & Assessment in Software Engineering (EASE 2011)', 'journal': '15th Annual Conference on Evaluation & Assessment in Software Engineering (EASE 2011)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}