HRI Seminar Series | Covidence’s Data Extraction 2 Tool | Razia Aliani

HRI Seminar Series | Covidence’s Data Extraction 2 Tool | Razia Aliani

🎙 Razia Aliani 👥 76 📅 12 novembre 2025 ⏱ 59 min 👁 48 📄 tutoriel 🧭 2026-08-16
Disponible en : Français (actuel) English

Mots-clés

CovidenceData Extraction 2revue systématiqueextraction de donnéesqualité méthodologique

Résumé

Ce webinaire, organisé par le Health Research Institute de l’UNBC, est une présentation détaillée de l’outil Data Extraction 2 de Covidence, destiné aux chercheurs effectuant des revues systématiques. Razia Aliani, consultante chez Covidence, commence par rappeler le rôle de Covidence dans le processus de revue systématique, puis explique les principes de l’extraction de données, en soulignant l’importance de concevoir un formulaire d’extraction adapté à la question de recherche. Elle détaille les six types de champs disponibles dans l’outil (titres, sous-titres, texte libre, choix unique, cases à cocher, tableaux personnalisables) et montre comment créer et publier un modèle d’extraction. La démonstration porte sur un exemple concret : une revue sur l’impact des réseaux sociaux sur l’image corporelle des étudiants universitaires. Elle aborde également la création d’un formulaire d’évaluation de la qualité (basé sur la checklist CAS pour les études qualitatives) et explique les modes d’extraction simple et double, ainsi que le processus de consensus. Enfin, elle présente les options d’exportation des données (CSV, etc.) et donne des conseils pratiques pour optimiser l’utilisation de l’outil. La session se termine par une séance de questions-réponses.

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Évaluation critique

Valeur des informations & solidité de l’argumentation

La valeur de cette présentation réside dans son caractère pratique et détaillé : elle fournit une démonstration pas à pas de l’outil Data Extraction 2, ce qui est très utile pour les chercheurs qui souhaitent l’utiliser. L’argumentation est solide, car elle s’appuie sur des recommandations méthodologiques reconnues (manuel Cochrane) et sur l’expérience de la présentatrice. Les explications sont claires et structurées, et l’exemple concret aide à comprendre l’application de l’outil. Cependant, la présentation est essentiellement descriptive et ne discute pas des limites ou des alternatives à Covidence, ce qui limite la portée critique.

Rigueur scientifique, qualité des sources, adéquation du titre

La rigueur scientifique est bonne : la présentatrice cite le manuel Cochrane et s’appuie sur son expertise professionnelle. Les sources mentionnées sont fiables (Cochrane Handbook, Covidence). Le titre est en adéquation avec le contenu, qui est bien un séminaire sur l’outil Data Extraction 2. Aucune source externe n’est fournie dans la description, mais les références à Cochrane et à Covidence sont suffisantes pour étayer le contenu. La qualité des sources est donc satisfaisante.

181 mots

Adéquation titre / contenu

Le titre correspond bien au contenu : il s'agit d'un séminaire sur l'outil Data Extraction 2 de Covidence, présenté par Razia Aliani.

Qualité & fiabilité

8/10

Présentation par une consultante de Covidence, outil reconnu pour les revues systématiques. Le contenu est pratique, basé sur une démonstration en direct, et s'appuie sur des recommandations du manuel Cochrane. La fiabilité est bonne, mais il s'agit d'une démonstration de l'outil, pas d'une étude scientifique.

Moments clés

Sources citées

Sources concordantes

Apport & nouveautés

L’apport principal de cette vidéo est de fournir un tutoriel détaillé et pratique sur l’utilisation de l’outil Data Extraction 2 de Covidence, un logiciel largement utilisé pour les revues systématiques. Elle comble un manque de ressources francophones sur ce sujet spécifique. La démonstration pas à pas, avec un exemple concret, permet aux chercheurs de se familiariser rapidement avec l’outil et d’éviter les erreurs courantes.

Pour aller plus loin :

108 mots

Profil radar

Le profil radar montre des scores élevés en quantité et qualité d'information, ainsi qu'en fiabilité, mais un niveau technique modéré. Cela indique une présentation accessible mais détaillée, adaptée à un public de chercheurs débutants ou intermédiaires.

Fiabilité 8/10

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