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Enregistrement W1510747555 · doi:10.1136/jamia.2001.0080324

A Primer on Aspects of Cognition for Medical Informatics

2001· review· en· W1510747555 sur OpenAlexaff
V L Patel, José F. Arocha, David R. Kaufman

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Informatics Association · 2001
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesU.S. National Library of Medicine
Mots-clésCognitionHealth informaticsMultidisciplinary approachVariety (cybernetics)InformaticsComputer scienceSet (abstract data type)Data scienceInformation scienceEngineering informaticsTranslational research informaticsCognitive scienceField (mathematics)PsychologyArtificial intelligenceMedicineEngineeringLibrary scienceNeuroscienceSociologySocial scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a multidisciplinary field, medical informatics draws on a range of disciplines, such as computer science, information science, and the social and cognitive sciences. The cognitive sciences can provide important insights into the nature of the processes involved in human- computer interaction and help improve the design of medical information systems by providing insight into the roles that knowledge, memory, and strategies play in a variety of cognitive activities. In this paper, the authors survey literature on aspects of medical cognition and provide a set of claims that they consider to be important in medical informatics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,412 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations170
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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