Proceedings of the 6th International Conference on Digital Health Conference
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the 6th International Conference on Digital Health (www.acm-digitalhealth.org), held in conjunction with the 25th International World Wide Web Conference (WWW 2016) and incooperation with ACM Special Interest Group on Management of Data (SIGMOD) and Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD) in Montreal, Canada from 11th April 2016 until 13th April 2016. Following a great success of eHealth 2008 in London, 2009 in Istanbul, 2010 in Casablanca and ehealth 2011 in Malaga with high profile presence from WHO and ECDC, and following on International Workshop on Public Health in the Digital Age (1st PHDA 20113 and 2nd PHDA 2014) building a community of public health informatics professionals, the 5th DH 2015 provided a major re-launch of this prime international interdisciplinary event for the first time co-located with WWW 2015 in Florence, Italy bringing together frontline public health professionals and computer science researches in data mining, crowdsourcing and Big Data analysis for public health surveillance. Following the successful model from 2015 we organized the programme into more independent Tracks and arranged the proceedings to be printed by ACM Digital Library. Building on the successful collocation with WWW 2015, this year DH 2016 promises to attract computer scientists attending WWW 2016 to public health data management and analytics challenges, and we are also inviting a wider industry, start-ups and medical audience. We have a great academic programme including 8 full research papers, 15 short papers, 4 extended abstracts, 23 posters and a line-up of industry and healthcare speakers confirmed. The DH 2016 conference is following its predecessors on social media. You can follow our Twitter account (@eHealthconf) for the latest updates. We welcome online discussion and feedback - the official hashtag for the conference is #DH2016. We also have a Facebook page at http://www.facebook.com/eHealthConf. And please take a look at our Flickr page for the poster presentations at https://www.flickr.com/groups/digitalhealth2016/. This year we are repeating a very popular start-up event to bring together the academic, industry, start up and medical audiences in an effective and enjoyable way. We are also including a special PhD Track for the first time to provide feedback and mentoring advice to PhD students as well as students-aimed "Health challenge" to get hands-on experience with health data and intervention design in interdisciplinary groups.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,290 | 0,167 |
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 ».