Âmbito: refinamento de perguntas e critérios de pesquisa; Selecionando a medida de tamanho do efeito

Às vezes, se você estiver confiante de que a maioria dos estudos será confinada a algumas fontes-chave, você pode pesquisar apenas um conjunto limitado de revistas. Foi assim que quase todas as sínteses de pesquisa foram feitas antes das bases de dados online. Ninguém mais usa essa abordagem por causa da explosão de acessibilidade de dados (pelo menos para aqueles com acesso a revistas científicas). No entanto, se deve mergulhar em fontes inéditas ou "cinzentas" continua a ser importante (Gurevitch et al., 2018; Koricheva et al., 2013).

Lembre-se de que, durante uma pesquisa de escopo, tente encontrar apenas alguns estudos ou obter uma estimativa preliminar do efeito médio. Os principais objetivos são os seguintes:

1. Considere estimar a quantidade de dados disponíveis para ajudá-lo a tomar decisões informadas sobre se deve expandir ou concentrar suas perguntas de estudo. Isso pode realmente fazer a diferença em sua pesquisa.
2. Descubra quais fatores variam entre os estudos que você pode codificar como potenciais moderadores.
3. Decidir quais critérios marcam um estudo como irrelevante (por exemplo, se sua pesquisa identificar 2000 artigos para ler na íntegra, você terá que tomar algumas decisões de exclusão com base no título, resumo e local de publicação);
4. Determine quais os critérios que cada estudo potencialmente relevante deve cumprir antes de tentar extrair um tamanho de efeito.
5. Estabeleça o formato do seu formulário/folha de cálculo de extração de dados e
6. Decidir sobre as medidas de resultado mais adequadas (tamanhos de efeito).

Esta última decisão dependerá frequentemente de os dados serem reportados como uma relação entre duas variáveis contínuas, caso em que o tamanho do efeito r é a escolha mais popular em ecologia e evolução. Alternativamente, a decisão pode envolver a comparação de dois grupos, caso em que há um leque de opções dependendo se a variável de resposta é discreta ou contínua. Às vezes, é mais simples realizar meta-análises separadas, dividindo os estudos com base no tamanho de efeito mais apropriado.