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Enregistrement W2788244638 · doi:10.5206/wurjhns.2017-18.19

Western Faculty Profile: Dr. Dan Lizotte

2017· article· en· W2788244638 sur OpenAlexaffvenueabout
Emerald Liang

Notice bibliographique

RevueWestern Undergraduate Research Journal Health and Natural Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorBiostatisticsInterviewPleasureMedical educationLibrary scienceHealth scienceAdvice (programming)Undergraduate researchPsychologySociologyMedicineComputer sciencePolitical sciencePublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dr. Dan Lizotte is an assistant professor cross-appointed in the Department of Computer Science and the Department of Epidemiology & Biostatistics at The University of Western Ontario. His current research focuses on transforming knowledge gleaned from reinforcement learning, machine learning, and statistical techniques into actionable information to be used in the healthcare world. After obtaining his Bachelor of Computer Science at the University of New Brunswick, Dr. Lizotte went to the University of Alberta to complete his Master of Science and Ph.D. in Computing Science. WURJHNS managing editor, Emerald Liang, had the pleasure of interviewing him to learn more about his research, its impact on medicine and advice for Western undergraduate students.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0310,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,421
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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