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Enregistrement W3022706795 · doi:10.1002/aisy.202000071

Robotics, Smart Wearable Technologies, and Autonomous Intelligent Systems for Healthcare During the COVID‐19 Pandemic: An Analysis of the State of the Art and Future Vision

2020· article· en· W3022706795 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Intelligent Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Economic Development and Trade, Government of Alberta
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicRoboticsWearable computer2019-20 coronavirus outbreakArtificial intelligenceSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Health careState (computer science)Computer scienceState of artWearable technologyHuman–computer interactionRobotData scienceMedicineEmbedded systemVirologyInfectious disease (medical specialty)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein, how robotic and autonomous systems and smart wearables complement and support healthcare delivery and the healthcare staff during the COVID‐19 pandemic are presented. For instance, robotic and telerobotic systems significantly reduce the risk of infectious disease transmission to frontline healthcare workers by making it possible to triage, evaluate, monitor, and treat patients from a safe distance. Various examples of where the medical, engineering, and science communities come together to aid the healthcare system, healthcare workers, and society during the current crisis are presented. The goal is to encourage an interdisciplinary dialog so that ethical, practical, and beneficial technological solutions are found to effectively tackle this and similar crises.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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