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Enregistrement W1963583094 · doi:10.5539/ass.v11n10p12

Cloud Computing Adoption in the Healthcare Sector: A SWOT Analysis

2015· article· en· W1963583094 sur OpenAlexvenueno aff
Maslin Masrom, Ailar Rahimli

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi Malaysia
Mots-clésCloud computingSWOT analysisHealth careTask (project management)Health sectorBusinessComputer scienceCloud computing securityInformation technologyKnowledge managementProcess managementRisk analysis (engineering)Data scienceComputer securityMarketingEngineeringHealth servicesEconomicsSystems engineeringMedicineEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergence of cloud computing bring new evolution in information technology (IT) industry. Cloud computing is growing interest to several organizations all over the world but adoption of cloud computing is not easy task because there are many barriers associated with adopting it, which should be eliminated. In the healthcare sector the rate of adopting the cloud computing is low and several barriers involve in adopting the cloud computing in the healthcare sector that major barrier is security. The aim of this paper is to investigate the cloud computing adoption in the healthcare sector using SWOT (Strength, Weaknesses, Opportunities and Threats) analysis. The results reveal the cloud computing adoption is one of the suitable solutions based on SWOT analysis for healthcare sector issues such as: cost, storage, collaborating.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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