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Transforming literature screening: The emerging role of large language models in systematic reviews

机译:转变文献筛选:大型语言模型在系统评价中的新作用

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摘要

Large language models (LLMs) can effectively be utilized for prefiltering scientific records for systematic reviews, leading to a substantial reduction in manual workload. Their performance in selecting scientific records based on titles and abstracts depends on the interplay between the inclusion and exclusion criteria and the LLM. Therefore, refining the formulation of the inclusion and exclusion criteria with the support of the LLM prior to title and abstract screening has the potential to improve the LLM’s performance in selecting relevant records.
机译:大型语言模型 (LLM) 可以有效地用于预过滤系统评价的科学记录,从而大大减少手动工作量。他们在根据标题和摘要选择科学记录方面的表现取决于纳入和排除标准与 LLM 之间的相互作用。因此,在标题和摘要筛选之前,在 LLM 的支持下完善纳入和排除标准的制定,有可能提高 LLM 在选择相关记录方面的表现。

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