MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2991862006 · doi:10.23889/ijpds.v4i1.1124

Concept Dictionary and Glossary at MCHP

2019· article· en· W2991862006 sur OpenAlexaffabout
Mark Smith, Ken Turner, Ruth Bond, Tiva Kawakami, Leslíe L. Roos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlossaryDocumentationComputer scienceConsistency (knowledge bases)GlobeData scienceGovernment (linguistics)Knowledge managementTerminologyWorld Wide WebArtificial intelligenceLinguisticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Manitoba Centre for Health Policy's Concept Dictionary and Glossary, and the Data Repository they document, broaden the analytic possibilities associated with administrative data. The aim of the Repository is to describe and explain patterns of health care and illness, while the Concept Dictionary and Glossary create consistency in documenting research methodologies. The Concept Dictionary alone contains detailed operational definitions and programming code for measures used in MCHP research that are reusable in future projects. Making these tools available on the internet allows reaching a heterogeneous audience of academic and government health service partners, epidemiologists, planners, programmers, clinicians, and students extending around the globe. They aid in the retention of corporate knowledge, facilitate researcher/analyst communication, and enhance the Centre's knowledge translation activities. Such documentation has saved countless hours for programmers, analysts and researchers who frequently need to tread paths previously taken by others.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0160,029
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1880,094

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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Population Data ScienceMême sujetMedical Coding and Health InformationTravaux en français237 207