Human Factors in Dynamic E-Health Systems and Digital Libraries
Notice bibliographique
Résumé
E-health systems and digital libraries deal with human health, requiring fast responses and real-time decision-making. Human intervention can be seen in the whole life cycle of biomedical systems. In fact, relations between patients, nurses, lab technicians, health insurers, and physicians are crucial in such systems, and should be encouraged when necessary. However, there are some issues that affect the successful implementation of such infrastructures. Man-machine interaction problems are not purely computational and need a deep understanding of human behavior. Many integrated health knowledge management systems, have employed various knowledgebases and ontologies as their conceptual backbone to facilitate human-machine communication. Ontologies facilitate sharing knowledge between human and machine; they try to capture knowledge from a domain of interest; when the knowledge changes, the definitions will be altered to provide meaningful and valid information. In this chapter, we review and survey the potential issues related to the human factor in an integrated dynamic e-health system composed of several interrelated knowledgebases, bio-ontologies and digital libraries by looking at different theories in social science, psychology, and cognitive science. We also investigate the potential of some advanced formalisms in the semantic web context such as employing intelligent agents to assist the human user in dealing with changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».