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环境暴露的非遗传:用文献计量分析绘制系统评价图的方案

摘要

背景

在过去的几十年里,我们越来越多地看到父母的环境经历影响后代的健康和健康的例子。最近,人们已经清楚地发现,一些非遗传的影响可以在几代人之间传递。这一主题吸引了毒理学、生物医学和生态学等多种学科的研究,因为它对环境和健康问题以及生态和进化过程的重要性,以及对环境政策的影响。主要研究的快速积累使研究人员能够进行系统评价(SRs),包括荟萃分析,以调查非遗传效应变异的普遍性和来源。然而,不同的学科提出不同的问题,sr在范围、质量和术语使用方面可能有很大的差异。SRs的这种多样性使得很难评估跨学科的非遗传效应的广泛模式,也很难确定文献中的共同兴趣领域和差距。为了澄清SR文献中关于非基因遗传的研究模式,我们计划创建一个系统综述地图,并进行文献计量学制图(称为“研究编织”)。我们将解决四个关键问题:首先,什么是统一跨学科非遗传SR文献的广泛研究模式?第二,学科之间是否存在特定学科的研究模式,包括术语的使用?第三,SR文献的作者是如何联系在一起的? Fourth, what is the reliability of the SR literature?

方法

我们将系统地收集SR“家族”中的评论,通过搜索期刊文章和灰色文献的数据库,以及进行向后和向前搜索,来检查来自父母和祖先环境的非基因遗传。搜索结果将使用代表入选标准的“决策树”进行双重筛选。关于审查主题的所有相关数据要素,以及对审查方法和报告的关键评估,将被提取到Excel平面表格中。文献计量数据将直接从Scopus提取。然后,我们将查询所有相关的数据元素,以解决我们的目标,并以易于解释的表格和图表呈现结果,并附带结果的叙述性描述。

背景

与亲代环境差异相关的非遗传现已被认为是广泛而多样的:从“荷兰饥饿冬季”对后代新陈代谢和健康的影响[1]到气候对后代生理及行为的影响[2].许多非遗传影响是由于母亲对发育中的胚胎的供应[3.],但母体和父亲的环境都可以诱导与生殖细胞相关的表观遗传因子发生变化,改变下一代的基因表达[456].亲代环境对发育中的胚胎和生殖细胞的这种“直接”影响被称为“代际效应”。1).此外,最近的证据表明,非基因遗传可以发生在作为胚胎或生殖细胞暴露于亲代条件下的那一代人之后(“跨代遗传”;见图。1) [789].这表明,由于非遗传信息的持续存在,至少一些由环境引起的变化可以在几代人之间维持[101112].“代际”和“跨代”遗传的组合被广泛地称为“非基因遗传”(注意,也有其他术语经常用来描述这些现象[13])。

图1
图1

在F0雌性哺乳动物中,F1胚胎中的F2种系在怀孕期间暴露于通过母系作用的环境影响。因此,在F1和F2后代中发生代际效应,在F3代及以后发生代际效应。如果环境暴露是通过任何分类群的父系或哺乳动物以外的分类群的母系传递的,则不会发生胚胎种系暴露,因此只在F1代发生代际效应,在F2代及以上发生代际效应。注意,图仅用于提供一个概览,并没有显示可能发生非遗传遗传的所有分类组

非遗传初级研究的快速积累使生物医学和毒理学到生态学和进化等学科在我们对遗传疾病和综合征的理解方面取得了进展[14],气候变化和环境污染物对个人和人口健康的影响[215],以及在生态和进化理论方面取得实质性的发展[16].初级文献的增长也使研究人员能够以系统综述(以下简称“SRs”)的形式过渡到二级研究,包括meta分析等定量综述。srr通常遵循一个清晰和结构化的框架,允许研究人员评估跨研究的影响的一致性,在不同的研究系统中普遍存在的模式,以及决定因素导致这些影响的变化。然而,由于不同研究学科往往存在不同的问题和范围,这导致了研究非遗传模式的sr的巨大多样性。例如,毒理学和生物医学研究可能会问,特定的环境压力源和污染物是否会对特定后代性状产生负面影响,这些合成可能会集中在分类上较窄的物种群(例如,常见的生物医学研究系统,如啮齿动物)[171819].相反,生态学家可以综合各种环境、特征、类群和生命阶段的研究[20.21,这在确定变异来源方面很重要,可以帮助制定保护和管理的决策。这些问题对于单个学科来说很重要,但是不同的综合范围会使确定学科之间更多的总体模式变得困难。

除了sr的范围不同之外,它们的术语也不同。例如,非基因遗传研究领域使用了许多术语,如“代际遗传”、“跨代遗传”、“母亲效应”、“父亲效应”、“父母效应”和“表观遗传”。在某些学科中,这些术语有非常具体的含义,但它们在其他学科中也可以互换使用。因此,有必要突出术语使用的模式,以使跨学科的相关文献识别更容易,并提高跨学科素养[13].

由于通常使用进行和报告指南,一般认为特别报告是总结初级文献的最严格形式[20.].然而,srr可以像初级研究一样多样化,在审查设计和方法,或广度和深度上有所不同[21].它们可以被视为一个“评论家族”[22共享总结研究文献的共同目标,理想情况下使用明确和可重复的方法。这个家族的一些成员,如经典的sr,在他们的方法中是专注的和规定性的,而其他成员,如范围审查和系统地图,对广泛的证据模式、术语甚至初级研究的方法感兴趣。

当然,可以对sr进行审查。这种练习的目的是相似的:将现有的知识结合在一起,在现有的审查中寻找模式、差距甚至严密性。综合“评论”的一种合适形式可以是“地图”[22](即“系统评价地图”;请注意,评审地图的使用在环境科学中很常见,但这种方法与“范围评审”密切相关,后者在医学科学中更常见[23])。可使用相关评估工具(例如,环境证据综合评估协作工具,CEESAT [万博官网注册登录24])来评估方法的透明度和结论的稳健性。

测绘二手文献,包括其质量,是推进多个研究领域——包括环境毒理学、气候变化、健康、农业、生态和进化——的不可或缺的组成部分,不仅通过进步科学知识和确定文献中的差距,而且提高透明度和可重复性。这种研究也将有利于决策者,因为环境影响会持续跨越几代人,不仅会影响人类的健康和健康,还会影响动植物,包括受到威胁的物种和对农业和渔业重要的物种。此外,通过合著者和合作网络展示研究“联系”,以及引文是如何联系的,将有助于识别研究中心和非遗传研究中的合作程度。因此,我们建议使用文献计量分析创造的“研究编织”来绘制一个系统评价的地图,包括一个批判性评价[25].这种方法是新颖的,它不仅提供了文献现状的概述,而且展示了证据是如何联系在一起的。

利益相关方参与

这个项目的利益相关者既有科学家,也有跨学科的政策制定者,他们广泛关注环境对后代的影响。具体的利益相关者没有参与这个项目的规划或问题的制定。

目标

我们将首次将系统综述图谱(即SR家族二手文献的范围综述)与文献计量分析相结合,从所有相关研究领域对环境暴露的非遗传研究现状提供见解。具体而言,我们将研究使用系统回顾(或相关)方法总结F0(祖先)环境暴露对非人类动物和植物后代(F1及以上)的影响的文献(也见“文章筛选及研究资格标准的描述,暴露,比较和结果,PECO)。我们注意到,我们的研究将只包括非人类关注的sr,因为人类研究主要是相关的,这意味着在控制其他变量时,祖先的环境没有直接被操纵,在后代中观察到的结果可能会混淆。偶尔,一些人类研究可能会使用随机对照试验来评估药物或医疗程序(如生育或癌症治疗)对后代的影响。然而,这样的研究很少超过一代人,药物和医疗程序对后代的直接影响超出了这张地图的范围,因为这些操作不属于我们对环境暴露的定义(见“文章筛选及研究资格标准”一节)。

我们的主要问题(问题一),接下来是三个次要问题(问题二到问题四),每个问题都有具体的基本原理,如下:

  1. 1.

    哪些广泛的研究模式统一了跨学科非基因遗传的SR文献,例如最常见的环境暴露类型和后代性状检测?文献中有什么空白吗?这将为非基因遗传SR文献的现状提供一个清晰的轮廓,同时明确指出仍有待综合的文献中的空白,这将通过指导研究人员进行更多研究来简化研究过程。

  2. 2.

    是否存在特定学科的研究模式,包括学科之间的共性和差异,以及学科内部和学科之间的术语使用模式是什么?这将突出学科的不同之处(例如,特定环境暴露的sr是否主导一个学科而不是其他学科?是否有些学科侧重于代际效应,而有些则侧重于代际效应?不同的学科使用不同的术语来描述非遗传吗?),这将允许研究人员不仅解决自己学科内的研究差距,而且弥合学科之间的差距。

  3. 3.

    不同国家和学科的SR文献的作者是如何联系在一起的?我们将对合著者、合作和引文网络进行文献计量分析。这将突出跨学科研究和主要研究“中心”。这一分析还将揭示所分析领域的现状在多大程度上受到研究网络中存在的偏见和不平等的影响。

  4. 4.

    SR文献的可靠性如何?我们将对SR文献进行批判性评估,以评估其严谨性、透明度和偏倚风险。这将显示SR文献的整体可靠性,以及需要改进的地方。

方法

在此,我们坚持了环境研究系统地图协议(ROSES)的系统证据合成报告标准[26](显示在附加文件中1:附录S1)。

至于我们的系统评论地图,我们也会报告我们的系统检索和文献选择(ROSES) [26].见图。2对于“工作流”图。

图2
图2

系统评审图流程的工作流图

搜索文章

我们将搜索三个广泛覆盖的数据库- scopus, ISI Web of Science Core Collection和PubMed for sr。搜索将使用由三组英语关键字组成的定制搜索字符串执行:(1)与非遗传相关的(如母系、父系、非遗传、代际、跨代),(2)与SR类型相关的(如有或没有meta分析的系统评价),(3)排除关键词过滤掉大多数以人为中心的文章(如男性、女性、人、工人、因为这些研究大多数是纯粹的相关性,我们专注于合成对环境的直接操作的SRs(大多数生物医学研究是对啮齿动物的实验研究)。在搜索字符串中,我们将使用特定于数据库的通配符符号来包含单词变体,并使用布尔和接近操作符来构建高效和敏感的搜索字符串。我们不会使用语言过滤器,因此我们可以捕获用英语以外的语言发表的相关文献,并使用英语关键词、标题或摘要进行索引。然后我们将学习我们能够理解的语言(英语,日语,波兰语,俄语)。我们承认这可能会造成语言偏见,这将在我们的系统评估图中提到。

我们将使用下面的搜索字符串。这个搜索字符串已经通过试点(在Scopus和Web of Science上)进行了验证,包括文献筛选,以及一套由9篇论文组成的基准(见附加文件)2:附录S2)。

斯高帕斯搜索字符串:(titleabs - key(“银匙”或“表观遗传”或“非遗传”或“非遗传”或“扩展遗传”或“扩展遗传”或“发育规划”或“发育*程序”或“DOHAD”或*母性*或父性*或亲本*或跨代*或多代*或跨代*或多代*或跨代*或多代*或跨代*或多代*或代际*或跨代*或多代*或代际*或表观遗传*meta分析*或meta回归*或metaregress*)或TITLE-ABS-KEY((系统*或综合*或快速或范围或定量*或证据)W/5(回顾*或地图*或合成*))和非TITLE-ABS-KEY(体育*或经济*或商业*或软件*或dent*或orthodo *或保健*或患者*或指南*或工作*或工人*或老兵*或学校*或学生*或儿童*或婴儿*或婴儿*或妇女*或妇女*或乳房*或产科*或产妇*或家庭或安慰剂或癌症或暴力*或医院*OR diagnos* OR autis* OR educat* OR countries OR china OR africa OR cohort* OR longit* OR rct OR qtl OR gwas OR genome-wide OR age* OR aging OR polyandr* OR chromosom* OR allel* OR genom* OR mutant OR polymorphism OR lifestyle OR leadership OR survey OR comment* OR corrigendum OR erratum)).

Web of Science搜索字符串:TS=((“银勺”或“表观遗传”或“非遗传”或“非遗传”或“扩展遗传”或“扩展遗传”或“发育规划”或“发育*规划”或“DOHAD”或*母*或*父*或*亲本*或跨代*或多代*或跨代*或跨代*或跨代*或跨代*或跨代*或跨代*或多代*或跨代*或跨代*或多代*或跨代*或跨代*或跨代*或多代*或跨代*或表生*meta-regress *或metaregress *或证据)或(系统*或comprehensiv *快速或范围quantitativ *) / 5附近(审查*或地图*或辛迪思*))不(运动*或衣可诺*或业务*或软件*或削弱* orthodont *病人或医疗* *或者指南*或工作*或工人*或资深*或学校* *婴儿或儿童* *学生或孩子或女人或女人乳房*或obstetr *或子痫或家庭或安慰剂或癌症或violen * *或医院诊断*或autis *或教育*国家或中国或非洲或队列*或长期*或rct或qtl或gwas或全基因组或年龄*或老化或多或多或染色体*或杂交*或基因组*或突变或多态性或生活方式或领导或调查或评论*或更正或勘误表))。

PubMed搜索字符串:(“银匙”[Title/Abstract]) OR(“表观遗传”[Title/Abstract]) OR(“非遗传”[Title/Abstract]) OR(“延伸遗传”[Title/Abstract]) OR(“延伸遗传”[Title/Abstract]) OR(“发育*程序*”[Title/Abstract]) OR (DOHAD[Title/Abstract]) OR(*母系*[Title/Abstract]) OR(*父系*[Title/Abstract]) OR(*父系*[Title/Abstract]) OR(亲代*[Title/Abstract]) OR(跨代*[Title/Abstract]) OR(multi-generation*[Title/Abstract]) OR (inter-generation*[Title/Abstract]) OR (cross-generation*[Title/Abstract]) OR (transgeneration*[Title/Abstract]) OR (transgeneration*[Title/Abstract]) OR (multi-generation*[Title/Abstract]) OR (intergeneration*[Title/Abstract]) OR (epigenet* [Title/Abstract]) filter: Meta-Analysis, Systematic Review, Other Animals。

该搜索字符串在Scopus上有652次点击,在Web of Science上有816次点击,在PubMed上有280次点击,并捕获了我们预先选择的所有9篇基准论文(即,用于评估我们的搜索敏感性的验证集和基准论文(测试集),它们列在附加文件中2:附录S2)。通过试点文献筛选(见附加文件2:附录S2),我们估计我们可以从所有计划的搜索来源获得50到100个相关的全文,以包含在我们的sr地图中。请注意,我们不包括搜索词“文献综述”,因为我们不包括非系统的叙述性综述(参见下面的“系统综述的定义”),并且这个词的加入大大增加了文献搜索中无关搜索的次数。

除了使用在线文献数据库的直接搜索,我们还将进行向后和向前的搜索,以寻找其他可能还没有找到的sr。这些“滚雪球”式的搜索将从上述在线数据库筛选后收录的一套论文开始。使用Scopus,我们将创建一个自定义的被引用和被引用论文列表。然后,我们将使用与评审类型相关的确切关键字对这个列表进行预筛选,并按照与主数据库搜索中的引用相同的过程,筛选剩余的引用以包含在我们的映射中。

我们还将使用Bielefeld学术搜索引擎(BASE)搜索学术灰色文献(博士、硕士、荣誉论文),doctype:18*(用于论文),结合非遗传相关的英文关键词(如:母系、父系、非遗传、inter-generation、跨代)和评论类型相关的英文关键词(如:systematic、meta-analysis)。我们不会在灰色文献搜索中使用语言过滤器。然后,我们将筛选导出的参考文献,以便纳入我们的审查。

如果超过2年,我们将执行搜索更新,因为我们原来的搜索是在审查完成之前进行的。

文章筛选及研究资格标准

我们将使用Rayyan QCRI [27]以筛选摘要及全文。两名独立的调查人员将分别根据图中所示的决策树筛选所有摘要和全文。3..如果出现任何差异,两名调查员将开会讨论一个合乎逻辑的解决方案。如果研究人员无法就解决方案达成一致,所有作者将聚集在一起决定一个合乎逻辑的解决方案。我们将记录决议的所有差异和理由,并报告筛选协议分数。

图3
图3

决策树的摘要和全文筛选标准

所有的搜索和筛选结果将在rose类型的图表中显示。我们还将提供在全文阶段被排除的论文列表,以及排除的理由。我们将存档相关的文献计量文件,并清楚地记录对预定义协议的任何更改。

语言合格标准所有纳入的全文研究必须是英语或审查小组成员理解的语言(日语、波兰语、俄语)。

系统评审的定义所有纳入我们系统评估图的系统评估(sr)必须属于系统评估“家族”[23,并且必须是原创的或者是重新分析的(也就是说,为我们理解非基因遗传提供了新的贡献)。如果作者至少进行了系统的,而不是临时的,特别代表将被认为是特别代表家族的一部分文献检索,并使用选择标准筛选文献(请注意,我们将对纳入的sr进行批判性评估,如章节中提到的“学习有效性评估”).纳入的srr的结果可以以任何形式报告(例如,正式或非正式的元分析、系统图、快速评审、范围评审或同等的形式)。我们将排除不属于我们定义的系统综述家族的综述,因为这些综述不被认为是合成文献的严格方法,也不能用现有的工具(如CEESAT)对质量进行严格评估。

我们将通过使用PECO(人群、暴露量、比较器、结果;[28框架,如下所示)。

人口我们将包括非人类物种的sr,在那里有明确的世代分离,如在大多数动物和植物。我们将排除那些只专注于使用无性繁殖而没有明确的世代分离的类群的SRs,如出芽、分裂或营养繁殖。所有纳入的SRs必须使用实验初级文献,不能单独使用相关研究,因为在相关研究中不能通过操纵直接评估环境因素的影响,同时控制其他因素。由于大多数人类研究都是纯相关的,所以我们的综述中排除了专门针对人类的SRs。相反,我们将纳入在动物身上进行的生物医学研究,目标是适用于人类,如果它们符合我们的纳入标准。

曝光我们将包括以下主要类别的F0(祖辈)环境暴露的特别吸入量:(1)饮食,(2)人为造成的环境污染物/毒素,(3)环境成分的自然变化(如盐、氮),(4)心理压力(如出生后分离),(5)温度,(6)与“人类健康风险”有关的环境暴露(如烟草、酒精),(7)人口统计数据的差异(如人口密度、性别比例、捕食者/食草者的影响),(8)光和/或光周期,(9)其他。

我们将不包括专门关注与人类相关的治疗/药物,如药物和物理程序,如手术和注射,因为这些是对个人的直接操作,而不是对环境的操作。但是,如果人类相关药物的sr与环境毒理学有关,并且正在调查药物作为环境污染物的影响,我们将包括这些药物的影响。我们也不包括专门关注一妻多夫制(即F0雌性与多少雄性交配)影响的SRs,因为后代表型的差异很可能是由于父权的差异,因为某些物种的雌性可以拥有混合父权的后代,或偏向于使用某些雄性的精子[29].

在SR中考虑的代际传递模式必须是非遗传的,具有配子或胚胎传递模式。我们将记录SR是否包括可能诱发DNA突变的因素的研究。我们将不包括F0环境的影响完全通过亲代抚育传递给后代的合成,因为这种非遗传机制发生在出生后/孵化后,而不是通过配子或胚胎的非遗传传递。

比较器SRs需要将上述类别内的F0环境暴露与对照环境(例如,标准实验室或被认为最适合某一特定物种的自然条件)或同一类型环境的两个不同“水平”(即热温度与冷温度、高营养浓度与低营养浓度)进行比较。

结果SRs必须关注F0环境对表型性状的影响,这些表型性状在F1和/或后续(F2, F3…)代中测量。根据病灶分类群和暴露于F0性别的人群,SRs将被分类为包括代际和/或代际效应(或其混合效应)(见图)。1).

我们将排除完全关注F0雌性生殖力或生育力(即后代数量)的sr,因为这些被认为是母性性状而不是后代性状。后人的特征可以分为以下几大类:(1)生理(如免疫功能、胰岛素水平、激素水平),(2)形态(如体型、肥胖、颜色),(3)生殖(如生殖测量),(4)生活史(如发育速度、寿命和衰老),(5)行为(如对刺激的反应、焦虑、学习),(6)分子(如基因表达、DNA甲基化),(7)健康和疾病(如疾病流行),以及(8)其他[30.].

研究有效性评估

我们将根据合作环境证据综合评估工具(CEESAT) 2.1版标准(附加文件),对SRs的质量(即方法的严谨性和透明度,以及偏差风险)进行严格的评估万博官网注册登录5:附录S5;https://environmentalevidence.shinyapps.io/CEEDER/).我们将确保任何参与本sr图的审稿人不会对他们自己的sr进行批判性评估。这可以通过将关键的评估任务委托给不是正在评估的SR的作者的审阅者来避免。作者将不能对其sr的批判性评估提供任何建议或输入。批判性评估评估的有效性将由第二名审稿人通过独立评估进行交叉检查。

数据编码策略

对于每个满足我们的摘要和全文筛选标准的SR,我们将提取与三个大类相关的详细信息(参见附加文件)3.:附录S3,用于提取数据的完整码本及其编码;无花果。4哪些数据元素将用于处理哪些目标;https://osf.io/detvk/用于先导数据提取和提取数据元素的码本;额外的文件4:附录S4,它是附加文件中所有平面工作表和数据元素的关系图3.:连接附录S3)。

  1. 1.

    文献计量信息,如出版物名称、年份、期刊、作者和所属机构、广泛的研究学科和用于描述论文的关键词。注意,用于文献计量分析的一些文献计量数据(例如,关键字、合作作者和附属机构)不会使用代码本手工提取,而是使用bibliometrix包(31R32].

  2. 2.

    关于F0环境暴露的信息,例如环境因素的类型,作者预测的环境暴露对后代的影响是正面、负面还是中性的,F0代暴露在环境因素的哪个生命阶段(即少年期/性成熟前或成年期),以及暴露在环境中的性别(即通过母系、父系或两者共同产生的非遗传效应)。

  3. 3.

    关于后代结果的信息,例如作者是否声称非遗传影响是代际或跨代的(根据测量的子代和类群评估;见图。1-我们将记录作者的术语使用是否符合我们对代际和代际的定义),后代的世代(即F1, F2, F3…等),测量的特征,以及在什么生命阶段测量的特征。

图4
图4

说明将用于实现每个目标的数据的示意图(见1.2),将生成用于可视化结果的图形类型,以及对结果的解释。每个数据框显示将使用的平面工作表(参见https://osf.io/detvk/),以初步分析每张平板内所使用的个别元件)

数据将被提取到Excel中预先试点的平面表格中,并带有下拉列表的类别,以限制错误(见https://osf.io/detvk/用于飞行员原始数据)。每个研究样本将被编码为可识别的唯一研究ID,用于将来自每个研究样本的相关数据导入统计分析程序时在不同的平板之间连接起来R32].请注意,某些SR的数据提取将涉及“复数”数据元素,因此SR的细节可以分为多个类别。例如,SR可能包括多个环境类别、特征类别,或涉及代际和代际影响。这样的sr将通过分配多个层次的复数元素进行相应编码。每个复数变量将被记录在一个单独的平面(见附加文件)3.:附录S3,用于指示哪些变量被预测为复数或单数和https://osf.io/detvk/对试验数据)。

一个调查员将提取代码本之后的数据(附加文件3.:附录S3)。另一名调查员将交叉检查从20%的相关样本中提取的数据。如果出现任何差异,两名调查员将开会讨论一个合乎逻辑的解决方案。如果研究人员无法就解决方案达成一致,所有作者将聚集在一起决定一个合乎逻辑的解决方案。将记录决议的所有不符点和理由,如果某一给定变量的不符点百分比超过5%,则该变量的所有提取记录将由第二审查员进一步交叉检查[30.].我们注意到我们的试点数据收集和交叉检查的结果98%是一致的。

还必须指出的是,我们希望一些更广泛的SRs(特别是生态学)包括一些不符合我们纳入标准的初级研究(即,SRs可能包括实验性和观察性初级研究的混合)。这些sr仍将被包含,并以不同的因子级别进行复数编码,这就是为什么代码本中使用的某些因子级别在我们的排除标准中,但仍将在数据中编码的原因。

所有提取的数据和元数据将开放获取,并发表在开放科学框架(https://osf.io/detvk/).

研究绘图和演示

上述收集的数据将使我们能够实现我们的目标。数字4显示将查询哪些数据元素、如何显示结果以及对这些结果的解释。看到https://osf.io/detvk/用于先导数据合成。

在对提取的原始数据进行初始处理时,我们将每张平板载入统计程序,R32然后,我们将使用相应的研究id将这些表连接起来。词汇量。然后我们将检查数据在数据输入和争吵中的错误。

我们将能够通过查询相应的数据元素来解决每个目标,并将结果以易于解释的结果呈现,如计数、分布和描述性统计(图。4).这些结果将以表格和图形,例如条形图和热图(用于绘制数据,包括知识差距和分组;创建使用ggplot2R包(33]),网络(用于文献计量分析,例如,协作网络,词语共现网络,创建使用bibliometrix而且igraphr包(3134)和交通灯图(用于使用CEESAT进行关键评估)。作为一个例子,我们提出初步分析的试点数据提取在一个可下载的交互式文件Rmarkdown-pilot.html,可以从https://osf.io/detvk/(我们注意到,在最终的手稿中,表格和情节的样式和安排可能会有所不同)。

最后,我们将叙述地讨论与每个目标相关的结果和解释(见图。4对于每个目标的解释的描述)。为了便于阅读,请在适当的标题和副标题下写。我们将承认并讨论我们的方法和数据的所有局限性。

数据可用性

所有提取的数据将被托管在一个专用的GitHub存储库中,并作为一个OSF项目存档。提取的数据将存储为扁平的.csv文件,长格式,关联的元数据文件将列定义为文本文件,并将响应定义为文本文件。在当前研究中生成和/或分析的数据集可以在开放科学框架中获得,https://osf.io/detvk/.所有数据将免费下载后出版的结果手稿。

代码的可用性

所有提取的代码将被托管在一个专用的GitHub存储库中,并作为一个OSF项目存档。代码将以. r或. rmd文件格式存储。所有代码将免费下载后出版的结果手稿。

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下载参考

确认

我们感谢新南威尔士大学进化与生态研究中心、生物、地球与环境科学学院以及理学院的同事们在道义和基础设施方面的支持。

资金

该项目由澳大利亚研究委员会发现计划资助SN和ML (DP200100367)。

作者信息

作者和联系

作者

贡献

SN和ML构思了这个想法并获得了资金。ELM和ML进行了试点。ELM起草了协议。SMD, SN, ML审查和编辑方案。所有作者阅读并批准最终稿。

相应的作者

对应到艾琳·l·麦

道德声明

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不适用。

同意出版

不适用。

相互竞争的利益

作者没有竞争利益声明。

额外的信息

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施下载万博体育安卓app普林格《自然》对出版的地图和机构附属关系中的管辖权要求保持中立。

补充信息

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玫瑰清单。完成玫瑰清单。

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先导搜索字符串和基准论文。用于试点文献筛选和对基准论文进行验证的搜索字符串。

附加文件3:附录S3。

完整代码的书。记录要提取的所有数据元素和级别的代码本。

附加文件4:附录S4。

关系图。显示所有数据元素如何连接的关系图。

附加文件5:附录S5。

CEESAT关键评估工具。用于评估的清单包括评审。

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马戛尔尼,e.l.,德布尼亚克,s.m.,中川,南。et al。环境暴露的非遗传:用文献计量分析绘制系统评价图的方案。环境Evid10,31日(2021年)。https://doi.org/10.1186/s13750-021-00245-9

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