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方法论的价值还没有足够的信心。许多欧洲研究者已经开始发表软件工程的系统性评审，但来自美国的研究者相对较少[33][34]。

我也希望这一章内容能提醒实证研究者，他们的研究可能也会为将来系统性评审做出贡献，并因此能在汇报他们结果的同时谨记将来研究证据的集合。近的一次系统性评审发现，很难开始一个完整的元分析，因为个体的原儿的标准方法，系统性评审的发布改变了医疗实践。

然而，这并没有被认为是循证医学的重大胜利。在那12篇研究中，8篇是在1982年之前发表的。如果那8篇研究能在1982年集合的话，8年的错误治疗和与之相关的新生儿死亡就能够被避免。这引发了对及时集合证据的重要性的重新评估，以及协作组织的建立，该非营利组织旨在实施针对医疗和保健问题的系统性评审，并维护系统性评审报告数据库。这需要提取每篇文章中针对所研究问题数据，然后适当地集合数据。有时，可以通过一次正式的元分析来集合数据，但在软件工程和其他非医学领域中，每篇研究的结果通常只是以表格的形式列出来，以确定潜在的趋势。与质量评估一样，数据提取通常由两名研究者来完成，他们讨论并解决所有的不同意见。

虽然我之前批评了对专家观点的依赖，但是我所见过的关于软件工程的好的系统性评审，是由包含领域专家的团队执行的。领域专家的知识在系统性评审中可以被很好地加以利用，来确定需要搜索的会议和期刊，并确定可以用作基准的一组初始研究文章，来检查任何自动搜索过程的有效性。

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对于刚开始学习系统性评审流程的新研究员，我推荐他们考虑图谱研究（mapping studies）。这类系统性评审试图寻找并分类涉及更宽泛研究话题的文献，而不是回答一个特定的研究问题[35]。这两类研究的区别可以通过比较Magne Jørgensen的两篇文章而看出。篇是传统的系统性评审，调查了成本估算模式的评估在预计项目成本时是否比专家判断的评估更**[22]。这篇文章在3.3.1节中有所讨论。第二篇是高质量的图谱研究，对成本估算文献进行了分类[24]。

下面的3.3节讨论了一些挑战了软件工程 “常识”的系统性评审，证明了我们用健全方法论来集合证据的必要。然而，在讨论这些例子之前，我先总览一下系统性文献流程。

只对系统性评审的结果感兴趣，而对系统性评审的具体流程不感兴趣的读者，可以直接跳至3.3节。这章的简介应该足够你了解系统性评审流程的严谨性，不用你多花力气去读这么多的细节。

然而，如果你是一个新的或者有经验的研究者，希望评估系统性评审的价值，那你就需要阅读下一节。它讨论了系统性评审流程中的具体步骤，并告诉你这一方法论中所固有的一些实践困难。