Colaboração em Equipe
Crie subconjuntos aleatórios, divida a carga de trabalho e coordene sua equipe de revisão —
tudo dentro da plataforma de triagem colaborativa do Rayyan.
Não é necessário cartão de crédito · Gratuito para sempre para uso básico
De subconjuntos aleatórios à coordenação estruturada de equipes, o Rayyan oferece todas as ferramentas para gerenciar a triagem colaborativa em escala.
Crie amostras aleatórias de qualquer tamanho a partir do seu conjunto de dados para distribuir entre a sua equipe de revisão. Defina uma porcentagem ou uma contagem exata de artigos e o Rayyan gera subconjuntos imparciais, garantindo que cada colaborador trabalhe em uma parte justa e representativa da literatura.
Divida a carga de trabalho entre sua equipe de revisão usando os métodos de atribuição flexíveis do Rayyan. Seja usando amostragem, filtros de decisão ou atribuições baseadas em busca, cada membro da equipe sabe exatamente quais referências analisar — mantendo sua revisão no caminho certo e dentro do cronograma.
A filtragem baseada em decisões do Rayyan permite que cada membro da equipe foque nos artigos que ainda precisam de atenção. Filtre por 'No máximo 1' para ver referências que aguardam uma primeira ou segunda decisão, ou combine filtros para atingir exatamente o subconjunto correto — evitando esforço duplicado e garantindo uma cobertura completa.
Carregue suas referências como arquivos de busca separados e atribua cada arquivo a membros específicos da equipe. O Rayyan lista todas as buscas carregadas no filtro Métodos de Busca, permitindo que os colaboradores selecionem o arquivo atribuído e analisem apenas essas referências — ideal para revisões grandes e com múltiplas bases de dados.
Use a Amostragem de Dados para criar conjuntos de treinamento que aprimoram o classificador de previsão do Rayyan. Ao realizar a triagem de uma amostra representativa e aleatória primeiro, você ajuda a IA a aprender seus critérios de inclusão mais rapidamente — resultando em Classificações de Computação mais precisas em todo o seu conjunto de dados.
Dividir para conquistar — distribua o trabalho de forma eficiente para que sua equipe faça as triagens em paralelo.
A amostragem aleatória garante uma distribuição justa e imparcial das referências.
Coordene qualquer número de revisores com métodos de atribuição estruturados.
Escolha o método de divisão que melhor se adapta ao seu protocolo de revisão e ao tamanho da sua equipe.
A amostragem estratégica melhora a precisão das previsões em todo o seu conjunto de dados.
A Amostragem de Dados ajuda sua equipe a filtrar mais rápido, reduzir vieses e manter a coordenação — não importa o tamanho do conjunto de dados.
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