MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2032851458 · doi:10.1111/j.1467-9671.2006.01016.x

Map-Based Exploratory Evaluation of Non-Medical Determinants of Population Health

2006· article· en· W2032851458 sur OpenAlexaffabout
Claus Rinner, John P. Taranu

Notice bibliographique

RevueTransactions in GIS · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalytic hierarchy processVisualizationGeographic information systemComputer scienceExploratory researchDecision support systemPopulationSpace (punctuation)Creative visualizationDecision analysisOperations researchManagement scienceData miningGeographyCartographyEngineeringMathematicsStatisticsMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-criteria evaluation (MCE) and decision-making are increasingly combined with interactive tools to assist users with visual thinking and exploring decision strategies. The interactive control of criterion combination rules and the simultaneous observation of geographic space and criterion space provide a means of investigating the sensitivity of the decision outcome to the decision-maker's preferences. The Analytic Hierarchy Process (AHP) is an MCE method that has been successfully implemented in management processes including those addressed by Geographic Information Systems. In this paper, we present a map-based, interactive AHP implementation, which provides a link between a well-understood decision support method and exploratory geographic visualization. Using a case study with public health data for the Province of Ontario, Canada, we demonstrate that exploratory map use increases the effectiveness of the AHP-based evaluation of population health.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,325 · 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'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

Citations41
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransactions in GISMême sujetGeographic Information Systems StudiesTravaux en français237 207