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AI-backed literature systematic reviews and meta-analyses: methods and practice
01THYRW
A.A. 2024/25
Course Language
Inglese
Degree programme(s)
Doctorate Research in Ingegneria Civile E Ambientale - Torino
Course structure
| Teaching | Hours |
|---|---|
| Lezioni | 15 |
Lecturers
| Teacher | Status | SSD | h.Les | h.Ex | h.Lab | h.Tut | Years teaching |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Alforno Marco | Ricercatore L240/10 | CEAR-07/A | 15 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Co-lectures
Context
| SSD | CFU | Activities | Area context | *** N/A *** |
|---|
Durante la loro ricerca, gli studenti di dottorato sono chiamati a svolgere un'indagine sullo stato dell'arte nei loro campi disciplinari. Il numero di articoli scientifici pubblicati in un singolo campo scientifico è in costante aumento, raggiungendo le migliaia. Questo solleva la questione di una revisione completa della letteratura.
Questo corso mira a introdurre un metodo di revisione sistematica della letteratura noto come Systematic Mapping, recentemente adottato in alcuni campi scientifici, come quello medico, ma poco conosciuto nell'ingegneria civile e in molti altri rami dell'ingegneria. Questo metodo consente una gestione rigorosa di grandi datset bibliometrici, come quelli forniti da Scopus, per creare una mappa della conoscenza di un argomento di ricerca specifico. Il corso introdurrà l'uso dei Large Language Models, come GPT-4 di OpenAI, come strumento di supporto per la lettura, l'analisi e la categorizzazione dell'enorme numero di articoli scientifici che compongono il pool bibliografico di riferimento. Dimostrerà come questo strumento, quando concettualmente indirizzato e adeguatamente controllato dal ricercatore, possa fornire un prezioso aiuto nel processo di revisione.
Il corso fornirà conoscenze teoriche fondamentali e competenze metodologiche pratiche per pianificare e condurre una revisione sistematica della letteratura nel campo dell'ingegneria. Gli studenti di dottorato saranno supportati nell'applicazione delle competenze e delle conoscenze acquisite ai loro progetti di ricerca e ai loro campi di interesse. Il corso è concepito principalmente nell'ambito del programma di dottorato in Ingegneria Civile e Ambientale, ma è offerto agli studenti iscritti a tutti i programmi di dottorato della Scuola di Dottorato del Politecnico di Torino, grazie al suo valore trasversale.
During their research, PhD students are called to carry out a survey of the state of the art in their disciplinary fields. The number of published scientific papers in a single scientific field is constantly increasing, reaching thousands. This raises the issue of a comprehensive literature review.
This course aims to introduce a systematic literature review method known as Systematic Mapping, which has recently been adopted in some scientific fields, such as the medical field, but is little known in civil engineering and many other branches of engineering. This method allows for the rigorous management of large bibliometric datasets, such as those provided by Scopus, to create a knowledge map of a specific research topic. The course will introduce the use of Large Language Models, such as OpenAI's GPT-4, as a support tool for reading, analyzing, and categorizing the vast number of scientific articles that make up the reference bibliographic pool. It will demonstrate how this tool, when conceptually addressed and properly controlled by the researcher, can provide valuable assistance in the review process.
The course will provide foundational theoretical knowledge and practical methodological skills to plan and conduct a systematic literature review in the engineering field. PhD students will be supported in applying the skills and knowledge acquired to their research projects and fields of interest. The course is primarily conceived within the framework of the PhD program in Civil and Environmental Engineering but is offered to students enrolled in all the PhD programs of the Doctoral School at Politecnico di Torino, thanks to its transversal value.
Nessuno
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Lezione 1) 3h
Introduzione al Systematic Review and Mapping
Definire una domanda di ricerca e un framework di categorizzazione a priori: un esempio nell'Ingegneria Civile
Lezione 2) 3h
Screening per rilevanza: selezionare studi e applicare criteri di inclusione/esclusione
Workshop: sviluppo di una bozza per una revisione sistematica
Lezione 3) 3h
Uso del motore OpenAI GPT-4 per le review scientifiche: valutazione dell'affidabilità e progettazione di un'API (Application Programming Interface) per automatizzare l'inserimento dei dati
Workshop: implementazione dell'uso di OpenAI GPT-4 nella revisione sistematica
Lezione 4) 3h
Pubblicazione dei risultati della revisione sistematica
Workshop: costruzione di reti bibliometriche
Lezione 5) 3h
Presentazione e discussione sui risultati dei workshop
Lesson 1) 3h
Introduction to Systematic Review and Mapping
Define a research question and a-priori categorization framework: an example in Civil Engineering
Lesson 2) 3h
Screening for relevance: selecting studies and applying inclusion/exclusion criteria
Workshop: developing a draft for a systematic review
Lesson 3) 3h
Use of OpenAI GPT-4 engine for scientific reviews: reliability assessment and design of Application Programming Interface (API) to automate data entry
Workshop: implementing the use of OpenAI GPT-4 in systematic review
Lesson 4) 3h
Publishing systematic review results
Workshop: constructing bibliometric networks
Lesson 5) 3h
Presentation and discussion on workshop outcomes
In presenza
On site
Sviluppo di project work in team
Team project work development
P.D.2-2 - Marzo
P.D.2-2 - March