MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125819120 · doi:10.1109/i-society18435.2011.5978521

Managing and mapping data lineage for business intelligence and analytics applications in health care

2011· article· en· W2125819120 sur OpenAlexaff
Mana Azarm, Fatemeh Nargesian, Liam Peyton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDashboardComputer scienceBusiness intelligenceAnalyticsData scienceArchitectureAutomationHealth careInterface (matter)World Wide WebDatabaseEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data delivery architectures in most enterprises are complex and under documented. When a Healthcare manager looks at a report, they want to know exactly what each element or technical expression on a report means, where the values shown originate from and how often they are getting updated. We propose a tool framework that includes: a meta-data repository for each step in the data delivery architecture; a web based interface to access and manage that repository; and mapping tools that capture data lineage to support step by step automation of data delivery. We illustrate and evaluate our approach with a prototype implementation and a case study using a health care analytics dashboard for managing hospital acquired infections.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,556
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,080 · 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
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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetData Quality and ManagementTravaux en français237 207