استخدموا NotebookLM لاستخراج بيانات مراجعة منهجية

ماذا فعلوا

فريق من باحثي أمراض الجهاز الهضمي حمّل 57 مقالًا في دفاتر NotebookLM، واستخدم أوامر منظّمة لملء جداول الأدلة وصياغة 70 بيانًا توافقيًا مرشحًا، ثم راجع مراجعان كل مخرج مقابل النصوص الكاملة.

كيف كانت النتيجة

من بين 1,710 خلية بيانات مستخرجة، وُسم نحو 9% منها بوصفه يحتاج تصحيحًا، وكان في 4 خلايا (0.23%) أخطاء جوهرية. استغرق العمل 17.7 ساعة عمل مقابل 165.1 ساعة متوقعة للاستخراج التقليدي.

ما يجدر معرفته

ورقة أولية لم تخضع للتحكيم بعد. وقت المقارنة تقدير وليس قياسًا فعليًا، وكان أبرز ضعف هو الاستخراج الناقص، وكان المراجعون البشريون ضروريين لاكتشاف الأخطاء.

من الورقة المرفقة املأ هذا الجدول: [الأعمدة، مثل تصميم الدراسة والفئة المدروسة وحجم العينة والتدخل والنتيجة الرئيسية وحجم الأثر ومدة المتابعة].
اكتب «غير مذكور» إذا لم تذكر الورقة القيمة. وفي كل خلية اذكر الصفحة أو القسم الذي وجدت فيه القيمة ليتحقق المراجع منها. وفي النهاية اسرد الخلايا التي لست متأكدًا منها.

From the attached paper, fill this table: [columns, e.g. study design, population, sample size, intervention, main outcome, effect size, follow-up].
Write 'not reported' when the paper does not say. For every cell, give the page or section where you found the value so a reviewer can check it. At the end, list any cells where you are unsure.

اقرأ المصدر الأصلي

Performance of Google NotebookLM for AI-assisted data extraction and consensus statement generation in a heterogenous systematic review on inflammatory bowel disease, obesity, and cardiometabolic comorbidities: A Methodological Report ↗
pmc.ncbi.nlm.nih.gov · 2026-06-26 · دراسة محكّمة

منسوب إلى المصدر المرتبط أدناه، وليس اختباراً من عندنا.

شارك شارك على X شارك على واتساب