Methodik-Leitfaden
Welche Analyse soll ich verwenden?
Lacuna sind drei Engines über einem Forschungsgedächtnis, plus Synthese-Brücken, die einen einzelnen Rahmen durch eine andere Familie neu lesen. Beginnen Sie bei Ihrer Frage; die richtige Familie folgt.
Beginnen Sie bei Ihrer Frage
Wer prägt das Feld, und entlang welcher Achsen?
Bibliometrie
Was sagt die Literatur — und was bleibt ungesagt?
Computergestützt thematisch
Wie stark ist die gepoolte Evidenz, und wie vertretbar die Entscheidung?
Meta-Analyse
Ich habe einen Rahmen und möchte ihn durch eine andere Linse lesen.
Synthese-Brücken
Die drei Engines und die Synthese-Brücke
- Bibliometrie6 Methoden
Verwandelt Zitations-, Koautorschafts-, Schlagwort- und zeitliche Flüsse in eine Forschungskarte — wo das Feld dicht ist, wer seine Einflusszentren sind und wo die Brücken und Brüche liegen.
Verwenden Sie sie, wenn es Ihnen um die Struktur eines Feldes geht und nicht um einen einzelnen Effekt.
- Computergestützt thematisch6 Methoden
Bringt konzeptuelle Nähe, Wiederholung und Zonen des Schweigens im Korpustext zum Vorschein. Es ist computergestützt — nicht die reflexive thematische Analyse nach Braun–Clarke.
Verwenden Sie sie, um Themen zu kartieren, ihre Entwicklung zu verfolgen und Kandidatenlücken mit textlichem Beleg zu markieren.
- Meta-Analyse12 Methoden
Holt die Meta-Analyse aus einer Taschenrechner-Ausgabe heraus und bindet sie an eine Entscheidungsspur: Effektgröße, Heterogenität, Modellauswahl und Provenienz.
Verwenden Sie sie, wenn Sie eine Effekttabelle haben und eine vertretbare gepoolte Schätzung benötigen.
- Synthese-Brücken4 Methoden
Querlesungen DESSELBEN Rahmens: jede Brücke liest die angehängte Effekttabelle durch den Lauf einer anderen Familie neu — Zeit, Thema, Abhängigkeit oder Zitation.
Verwenden Sie sie nach einem Basislauf, um eine Evidenzbasis durch eine zweite Linse zu lesen.
Das vollständige Methodenregister
Unten finden Sie eine öffentliche Zusammenfassung jeder Methode, nach Familie gruppiert. Das vollständige Regelregister — mit dem Verteidigungstext und der Provenienz jeder Regel — befindet sich im Arbeitsbereich.
Bibliometrie
Bibliometric Overview
Headline descriptives: production, growth, top sources, authors and keywords.
Engine: Lacuna native (Python)
Sources Analysis
Source productivity and core journals via Bradford’s Law zones.
Engine: Lacuna native (Python)
Authors Analysis
Author productivity (Lotka’s Law), impact and dominance over time.
Engine: Lacuna native (Python)
Documents Analysis
Most-cited documents and the words that travel with them.
Engine: Lacuna native (Python)
Intellectual Structure
Co-citation and bibliographic coupling — the intellectual base and research fronts.
Engine: Lacuna native (Python)
Social Structure
Collaboration networks across authors, institutions and countries.
Engine: Lacuna native (Python)
Computergestützt thematisch
Co-word Analysis & Thematic Map
Keyword co-occurrence clustered into a strategic diagram (centrality × density).
Engine: Lacuna native (Python)
Topic Modeling (LDA / NMF)
Probabilistic or matrix-factorisation topics over the full-text corpus.
Engine: Lacuna native (Python)
Embedding-based Topic Clustering
Documents embedded (TF-IDF by default; transformer/SBERT optional) and clustered into semantically coherent topics.
Engine: Lacuna native (Python)
Factorial Analysis
MCA / correspondence analysis projecting terms into a conceptual map.
Engine: Lacuna native (Python)
Thematic Evolution
How themes split, merge and flow across time slices (Sankey).
Engine: Lacuna native (Python)
Trending Topics & Burst Detection
Emerging terms and citation bursts over the publication timeline.
Engine: Lacuna native (Python)
Meta-Analyse
Univariate Meta-Analysis
Pool one effect size per study into a single summary estimate with heterogeneity diagnostics.
Engine: metafor 5.0.1 (R)
Multilevel Meta-Analysis
Two- or three-level models for dependent effect sizes nested within studies or labs.
Engine: metafor 5.0.1 (R)
GLMM Meta-Analysis
Generalised linear mixed models for binary/count outcomes without normal approximation.
Engine: metafor 5.0.1 (R)
Network Meta-Analysis
Mixed treatment comparison across ≥3 interventions with a connected evidence network.
Engine: netmeta (R)
Diagnostic Test Accuracy
Bivariate sensitivity/specificity model with a summary ROC curve.
Engine: mada (R)
Dose–Response Meta-Analysis
Model the shape of an exposure–outcome relationship across dose levels.
Engine: dosresmeta 2.2.0 (R)
P-Uniform*
Bias-corrected effect estimate robust to selective publication.
Engine: Lacuna native (Python)
P-Curve Analysis
Test the significant p-values for evidential value vs p-hacking via the p-curve's right-skew (Simonsohn et al. 2014).
Engine: Lacuna native (Python)
Trial Sequential Analysis
Adjust cumulative meta-analysis for repeated significance testing — is the evidence conclusive, or is more information needed (Wetterslev et al. 2008)?
Engine: Lacuna native (Python)
MA Power Analysis
Prospective / retrospective power for a meta-analytic design specification.
Engine: Lacuna native (Python)
Synthese-Brücken
Cumulative Reading (Time Bridge)
Re-estimate the pooled effect after each study in year order — when the evidence first became conclusive.
Engine: Lacuna native (Python)
Theme Subgroup Reading (Topic-Model Bridge)
Re-pool as a subgroup analysis whose grouping variable is each study's theme, taken from a topic-model run.
Engine: Lacuna native (Python)
Dependency Reading (Author-Network Bridge)
Re-pool with cluster-robust variance for studies produced by the same research team, from an author-network run.
Engine: Lacuna native (Python)
Evidence-Base Diagnosis (Citation Bridge)
Read the body of evidence behind a meta-analysis descriptively, matched to the project's bibliographic records.
Engine: Lacuna native (Python)
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