«Model Registry Evidence Based Review» در دسته MLOps و AIOps به رجیستری مدل بازبینی مبتنی بر شواهد اشاره دارد و با چرخه عمر مدل، feature store، drift، registry، پایش inference و عملیات هوشمند مرتبط است. در این اصطلاح، محور اصلی «رجیستری مدل» است و بخش «بازبینی مبتنی بر شواهد» یعنی تصمیم‌گیری بر اساس داده، لاگ، تست و مشاهده به جای حدس. این مفهوم زمانی کاربردی می‌شود که تیم بخواهد درباره طراحی، اجرا، نگهداری یا عیب‌یابی یک قابلیت تصمیم دقیق‌تری بگیرد و بداند چه داده‌ها، محدودیت‌ها، مسئولیت‌ها و ریسک‌هایی باید دیده شوند. در عمل می‌تواند در کارهایی مثل ثبت مدل، پایش drift، retraining، rollback و تحلیل سیگنال‌های عملیاتی استفاده شود و کمک کند تصمیم‌ها فقط بر اساس حدس یا تجربه پراکنده گرفته نشوند. مزیت مهم آن این است که مرز مالکیت، معیار موفقیت، مسیر بازگشت، اثر تغییر و نیازهای پایش روشن‌تر می‌شود؛ بنابراین پیاده‌سازی قابل نگهداری‌تر، مستندتر و قابل اعتمادتر خواهد بود. برای ورود به دیکشنری، این واژه را می‌توان به عنوان یک اصطلاح تخصصی در MLOps و AIOps در نظر گرفت که برای آموزش تیم، طراحی معماری، کنترل کیفیت و گفت‌وگوی دقیق‌تر میان نقش‌های فنی مفید است.