Description of Cardiological Apps From the German App Store: Semiautomated Retrospective App Store Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the app stores of mobile platforms, consumers are confronted with an enormous number of mobile apps. Over the past few years, considerable research has been undertaken into to identifying, characterizing, and evaluating apps, be it in health-related or other contexts. However, many of these projects are restricted to specific areas of application and offer little flexibility in adapting the applied criteria. OBJECTIVE: This paper presents an adaptable method for selecting and characterizing mobile apps listed in a mobile App Store (the Apple App Store). The method is based on filtering processes using predefined criteria, through a semiautomated retrospective App Store analysis (SARASA). METHODS: To illustrate the SARASA process, keyword-based filtering and metadata-based description, review, and ranking steps were applied to a dataset, more specifically, an April 2018 readout of the Medical category of the German App Store, with the aim of obtaining a list of cardiology-related apps. RESULTS: From the original list of 39,427 apps within the "Medical" category of the App Store on April 14, 2018, 34,382 apps with store descriptions in languages other than German were removed. For the remaining 5045 apps, keywords related to cardiology were applied to filter the output, obtaining a final total of 335 subject-specific apps for further analysis and description. CONCLUSIONS: SARASA provides an easy to use method for applying filtering processes to identify apps matching predefined, formal criteria from app stores. The criteria can be well adapted to the needs of users. Automatic and manual analyses are easily combined when using SARASA. In the future, additional features, such as algorithmic topic analyses, may supplement the process. Although the area of application is currently limited to Apple's App Store, expansion to other stores is planned. The method stands or falls with the transparency of the app store providers and the manufacturers to make relevant meta-information available. It is up to them to liberalize information and restrict censorship to provide clients, customers, and users truly fair circumstances finding their way around the app market.
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 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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».