<b>Call for Papers</b>—<i>Interfaces</i> Special Issue: Applications of Management Science and Operations Research Models and Methods to Problems in Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade or so, the health-care industry in the United States, Canada, and around the world has started to solve important problems using traditional MS/OR models and methods, such as mathematical programming and simulation. Healthcare practitioners are just now embracing new techniques, such as data mining coupled with highpowered computers, to analyze problems involving enormous data sets. In recent years, the results of MS/OR efforts have been significant and have begun to positively affect how health care is delivered. In this special issue, we highlight and document success stories in applying MS/OR models and methods to actual problems in health care. These success stories could be tool oriented, such as describing a simulation model for patient flow, or they may focus on strategic, policy-level applications, such as deciding where a government should allocate its healthcare funds and how it should distribute its resources. Authors must specifically describe the benefits of the application and the lessons that were learned. A verification letter from the relevant organization that attests to the actual use or impact of the model and the resulting benefits must be submitted with the paper. To help prepare your paper, please review the Interfaces Instructions to Authors at http://interfaces. pubs.informs.org/guidelines.htm. Papers must be submitted online using Manuscript Central at http:// mc.manuscriptcentral.com/inte. All papers will be refereed. The deadline for submission is September 15, 2007.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,019 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,627 | 0,551 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».