शोधकर्ताओं से पूछिए कि लिटरेचर रिव्यू में सबसे ज़्यादा समय किसमें लगता है, तो ज़्यादातर कहेंगे लिखने में। लेकिन देखिए कि घंटे असल में कहाँ जाते हैं, तो लिखना आम तौर पर सबसे छोटा हिस्सा निकलता है।
आँकड़े सोचने पर मजबूर करते हैं। PROSPERO में रजिस्टर्ड सिस्टमैटिक रिव्यू को रजिस्ट्रेशन से प्रकाशन तक औसतन 67.3 हफ़्ते लगे [1]। वैज्ञानिक प्रकाशन हर साल लगभग 4.1% बढ़ते हैं और करीब हर 17 साल में दोगुने हो जाते हैं [2]। और 2010 में ही मेडिसिन में रोज़ लगभग 75 ट्रायल और 11 सिस्टमैटिक रिव्यू प्रकाशित हो रहे थे [3]।
आम तौर पर समय का बँटवारा
हर प्रोजेक्ट अलग होता है, लेकिन जब शोधकर्ता एक सामान्य narrative review के बारे में बताते हैं, तो समय इन्हीं खानों में बँटता है:
- खोजना और दोबारा खोजना। क्वेरी सुधारना, पर्यायवाची आज़माना, कोई अहम शब्द देर से पता चलना और सब कुछ फिर से चलाना।
- स्क्रीनिंग। काम के कुछ दर्जन पेपर ढूँढने के लिए सैकड़ों शीर्षक और एब्स्ट्रैक्ट पढ़ना, फिर सीमा-रेखा वाले पेपरों पर बार-बार शक करना।
- दोबारा ढूँढना। वह पेपर खोजना जो आपने तीन हफ़्ते पहले पढ़ा था और जिसमें ठीक वही बात थी जिसका उद्धरण अब आपको देना है।
- संदर्भों की साफ़-सफ़ाई। फ़ॉर्मेटिंग, डुप्लिकेट हटाना, संपादन के बाद नंबरिंग ठीक करना।
- असल में पढ़ना और सोचना। वह हिस्सा जिससे समझ बनती है, और आम तौर पर वही हिस्सा जो सबसे ज़्यादा दब जाता है।
सिर्फ़ आख़िरी हिस्से में आपकी ज़रूरत है। पहले चार मशीनी काम हैं, और कैलेंडर का ज़्यादातर समय वहीं जाता है।
किसी टूल को क्या सौंपना ठीक है
ईमानदार जवाब है: मशीनी हिस्से, तर्क को दिखाते हुए। Evidence synthesis को तेज़ करने के लिए, ख़ासकर स्क्रीनिंग में, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल सालों से होता आ रहा है [4]। हाल में जो बदला है वह यह कि अब एक ही वर्कस्पेस खोजों की योजना बना सकता है, आपके मानदंडों पर स्क्रीनिंग कर सकता है, और उद्धरण-सहित पहला ड्राफ़्ट लिख सकता है, और साथ में हर कदम दिखा सकता है।
tlooto का डिज़ाइन लक्ष्य यही है। खोजना, स्क्रीनिंग, उद्धरण देना और फ़ॉर्मेटिंग एक ही जगह होते हैं, और वर्क प्रोसेस पैनल दिखाता है कि क्या खोजा गया और हर पेपर क्यों रखा गया। लाइब्रेरी वह सब संभालकर रखती है जो आपको मिला। जो समय बचता है, वह उस हिस्से में जाता है जो सिर्फ़ आप कर सकते हैं: ध्यान से पढ़ना और तय करना कि सबूत का मतलब क्या है।
एक छोटा-सा प्रयोग
अपने अगले रिव्यू के लिए एक हफ़्ते का मोटा-मोटा लॉग रखें: कितने घंटे खोजने, स्क्रीनिंग, दोबारा ढूँढने, फ़ॉर्मेटिंग और पढ़ने में गए। ज़्यादातर लोग पहले तीन को देखकर हैरान रह जाते हैं। वही संख्या आपके काम करने का तरीका बदलने की सबसे मज़बूत दलील है।
देखें tlooto रिव्यू को कैसे व्यवस्थित करता है →
संदर्भ
[1] Borah, R., Brown, A. W., Capers, P. L., & Kaiser, K. A. (2017). Analysis of the time and workers needed to conduct systematic reviews of medical interventions. BMJ Open, 7(2). https://doi.org/10.1136/bmjopen-2016-012545
[2] Bornmann, L., Haunschild, R., & Mutz, R. (2021). Growth rates of modern science. Humanities and Social Sciences Communications, 8. https://doi.org/10.1057/s41599-021-00903-w
[3] Bastian, H., Glasziou, P., & Chalmers, I. (2010). Seventy-five trials and eleven systematic reviews a day. PLoS Medicine, 7(9). https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000326
[4] Marshall, I. J., & Wallace, B. C. (2019). Toward systematic review automation: a practical guide to using machine learning tools in research synthesis. Systematic Reviews, 8. https://doi.org/10.1186/s13643-019-1074-9