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Enregistrement W1491448374

Proceedings of the 1st ACM SIGMOBILE international workshop on Systems and networking support for healthcare and assisted living environments

2007· article· en· W1491448374 sur OpenAlexaboutno aff
Robin Kravets, Chiara Petrioli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePleasureMiddleware (distributed applications)Computer sciencePopulationHealthcare systemWorld Wide WebKnowledge managementBusinessInternet privacyMedicinePolitical sciencePsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is our greatest pleasure to welcome you to the First ACM SIGMOBILE International Workshop on Systems and Networking Support for Healthcare and Assisted Living Environments (HealthNet'07), co-located with ACM MobiSys 2007. We have put together an excellent technical program that we hope you will enjoy and that you take advantage of the excellent group of people that have come together for HealthNet 07. As the world's population grows older, healthcare and high-tech companies are joining forces. New technologies are being used to provide improved support for elderly and home bound people in their homes and in assisted living environments. The overall goal of these initiatives is to improve quality of life by providing customized support to people in need of assistance. The ultimate goal is a system that can adapt to the users' needs, helping them get through their daily routine in a way that is effective in providing support where needed without making them feel humiliated by excessive attention. To provide such support, it will be necessary to combine efforts from many areas of computer science, including networking, distributed systems, security, data management, HCI and middleware. The mission of the HealthNet workshop is to bring together researchers from both industry and academia from these different areas to provide a forum for discussing the cross-area interactions that will be necessary for successful systems and applications. HealthNet, therefore, gives researchers and practitioners a unique opportunity to share their perspectives with others interested in the various aspects of healthcare systems. After a very successful publicity phase, the response to the call for papers was extremely positive. We received a total of 45 submissions from 11 countries with papers from Asia, Canada, Europe, and the United States. These papers cover diverse topics from architectures and protocols to case-studies and real-world experiences. The selection of papers for this year's program was carried out by a 17 member international technical program committee. As a result of our review and discussion phase, a total of 13 full papers were accepted for presentation at the conference, which corresponds to a competitive acceptance rate of 28%. Additionally, we accepted 9 short papers to be presented as posters during the workshop.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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