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Enregistrement W2145615996 · doi:10.5555/2429759.2429863

SimPHO: an ontology for simulation modeling of population health

2012· article· en· W2145615996 sur OpenAlexaff
Anya Okhmatovskaia, David L. Buckeridge, Arash Shaban‐Nejad, Andrew Sutcliffe, Philippe Finès, Jacek A. Kopec, Michael Wolfson

Notice bibliographique

RevueWinter Simulation Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Analysis with R
Établissements canadiensUniversity of OttawaArthritis Research Centre of CanadaStatistics CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceOntologyInteroperabilityPopulationSemantics (computer science)ReusePopulation healthVisualizationSoftware engineeringData scienceKnowledge managementData miningWorld Wide WebProgramming languageMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simulation modeling of population health is being used increasingly for epidemiology research and public health policy-making. However, the impact of population health simulation models is inhibited by their complexity and the lack of established standards to describe these models. To address this issue, we are developing the Ontology for Simulation Modeling of Population Health (SimPHO) -- a formal, explicit, computer-readable approach to describing population health simulation models. SimPHO builds on previous work to classify and formally represent knowledge about simulation models, and incorporates the semantics of the epidemiology and public health domains. SimPHO will allow model developers to make explicit their assumptions, to describe their models in a formal, consistent and interoperable manner, and to facilitate model reuse and integration. To illustrate the use of SimPHO, we describe one software application driven by this ontology, an automated visualization tool for generating interactive web-based diagrams of population health simulation models.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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