@article{leblanc_optimiser_2024,
	series = {Congrès É{MOIS} 2024},
	title = {Optimiser la recherche d'articles scientifiques - {Une} étude comparative de la performance de {BibliZap}, un outil innovant s'appuyant sur l'analyse de réseau, par rapport à l'utilisation de {PubMed}},
	volume = {72},
	issn = {2950-4333},
	url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950433324000508},
	doi = {10.1016/j.jeph.2024.202240},
	abstract = {Introduction
Le volume de connaissances scientifiques augmente de manière exponentielle. Actuellement, les chercheurs sont confrontés à un défi colossal pour identifier rapidement des articles d'intérêt. En réponse à cette problématique, les moteurs de recherche offrent un tri par pertinence. Cependant, ces algorithmes s'appuient sur les mots du texte, or ces derniers perdent parfois leur signification lorsqu'ils sont isolés de leur contexte. Une alternative pourrait être l'exploration des réseaux de citations. Notre objectif était d’évaluer la performance de l'analyse de réseaux pour trouver des articles scientifiques d'intérêts en la comparant à la recherche via PubMed.
Méthodes
Nous avons développé un outil en ligne, BibliZap (app.biblizap.org), qui permet une fouille systématique des références s'appuyant sur une base de plus de 200 millions d'articles (lens.org). Pour le comparateur, nous avons récupéré les résultats renvoyés par PubMed avec le tri par pertinence activé de 70 requêtes issues de revues systématiques (RS). Nous avons également extrait les articles sélectionnés par les auteurs de ces RS, ceux-ci constituaient les articles à retrouver. Pour l'analyse de réseaux, deux requêtes différentes par RS étaient faites à BibliZap : un article puis trois articles tirés au hasard parmi les articles à retrouver de la RS.
Résultats
PubMed trouvait 67,4 \% des articles d'intérêts (20 \% atteint à 220 articles lus, 60 \% atteint à 2640 articles lus). Avec un article d'intérêt en requête, BibliZap trouvait 70,6 \% des articles d'intérêts (20 \% atteint à 51 articles lus, 60 \% atteint à 1747 articles lus). Avec trois articles d'intérêt en requête, BibliZap trouvait 87,1 \% des articles d'intérêt (20 \% atteint à 23 articles lus, 60 \% atteint à 377 articles lus). Pour 44 \% des cas où la requête PubMed n'atteignait pas 100 \% de sensibilité, BibliZap permettait de compléter la recherche d'articles pour atteindre une sensibilité de 100 \%.
Conclusion
La recherche d'articles scientifiques par analyse de réseaux semble prometteuses pour trouver rapidement des articles d'intérêts. Elle semble également pertinente dans le cadre des revues systématiques en complément des requêtes textuelles. BibliZap pourrait devenir dans le futur un outil incontournable à la fois dans le cadre de recherche bibliographique de routine, et dans le cadre de revues systématiques de la littérature.},
	urldate = {2024-06-07},
	journal = {Journal of Epidemiology and Population Health},
	author = {Leblanc, V. and Le Guellec, B. and Gauthier, V. and Chazard, E. and Lenain, R. and Dauchet, L. and Bentegeac, R. and Amouyel, P. and Hamroun, A.},
	month = mar,
	year = {2024},
	keywords = {Analyse de réseaux, Bibliographie, PubMed, Revues systématiques, Réseaux de citations},
	pages = {202240},
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Nous avons également extrait les articles sélectionnés par les auteurs de ces RS, ceux-ci constituaient les articles à retrouver. Pour l'analyse de réseaux, deux requêtes différentes par RS étaient faites à BibliZap : un article puis trois articles tirés au hasard parmi les articles à retrouver de la RS. Résultats PubMed trouvait 67,4 % des articles d'intérêts (20 % atteint à 220 articles lus, 60 % atteint à 2640 articles lus). Avec un article d'intérêt en requête, BibliZap trouvait 70,6 % des articles d'intérêts (20 % atteint à 51 articles lus, 60 % atteint à 1747 articles lus). Avec trois articles d'intérêt en requête, BibliZap trouvait 87,1 % des articles d'intérêt (20 % atteint à 23 articles lus, 60 % atteint à 377 articles lus). Pour 44 % des cas où la requête PubMed n'atteignait pas 100 % de sensibilité, BibliZap permettait de compléter la recherche d'articles pour atteindre une sensibilité de 100 %. Conclusion La recherche d'articles scientifiques par analyse de réseaux semble prometteuses pour trouver rapidement des articles d'intérêts. Elle semble également pertinente dans le cadre des revues systématiques en complément des requêtes textuelles. 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