Notice bibliographique
Résumé
eMental Health is the use of information technology (ICT) to support and improve mental health; it includes online resources, social media and smartphone applications, as well as videotelephony. It used to be the new frontier, ungoverned but time has led to a maturity such that the novel is now commonplace and what was once Tomorrow's World is here today. From the experience of the networked Scandinavian countries, to the populations that novel techniques are reaching out to; QR codes in the UK, teens in Australia; from determining levels of Internet Addiction in Poland, to the use of that medium to treat anxiety disorders. An innovation from Law Enforcement has massive implications for patients recording consultations. Other experiments with risk management led to the failure of ‘Radar’, but paved the way for social care providers to develop safer systems that can care for large populations with few therapists. It is this use of Artificial Intelligence that may be the most challenging. Over 90 companies are developing the use of AI in diagnostics and related fields, with 14 US and Canadian hospitals involved with IBM's Watson. Will Drs become unnecessary? However the most innovative aspect of ICT in medicine is in research whether to greatly accelerate the process, or to ensure that educational tools genuinely answer patients’ questions. eHealth is an expanding field, that holds new promise, and opens question about who we are, what is our role, who do we care for and how; that today, ‘No man is an Island’, everyone should be connected. Disclosure of interest The author declares that he has no competing interest.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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.
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 ».