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Enregistrement W3091914328 · doi:10.1159/000511232

Digitalisation and COVID-19: The Perfect Storm

2020· article· en· W3091914328 sur OpenAlexaff
Denis Horgan, Joanne M. Hackett, C. Benedikt Westphalen, Dipak Kalra, Étienne Richer, Mário Rom�ão, Antoni L. Andreu, Jonathan A. Lal, Chiara Bernini, Biruté Tumiene, Stefania Boccia, Antoni Montserrat

Notice bibliographique

RevueBiomedicine Hub · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 diagnosis using AI
Établissements canadiensInstitute of GeneticsInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDestiny (ISS module)BattlePandemicHistoryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)StormEngineeringOperations researchAeronauticsPolitical scienceManagementGeographyInfectious disease (medical specialty)MeteorologyArchaeologyMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"A ship in the harbour is safe, but that is not what ships are built for," observed that sage 19th century philosopher William Shedd. In other words, technology of high potential is of little value if the potential is not exploited. As the shape of 2020 is increasingly defined by the coronavirus pandemic, digitalisation is like a ship loaded with technology that has a huge capacity for transforming mankind's combat against infectious disease. But it is still moored safely in harbour. Instead of sailing bravely into battle, it remains at the dockside, cowering from the storm beyond the breakwaters. Engineers and fitters constantly fine-tune it, and its officers and deckhands perfect their operating procedures, but that promise is unfulfilled, restrained by the hesitancy and indecision of officialdom. Out there, the seas of the pandemic are turbulent and uncharted, and it is impossible to know in advance everything of the other dangers that may lurk beyond those cloudy horizons. However, the more noble course is for orders to be given to complete the preparations, to cast off and set sail, and to join other vessels crewed by valiant healthcare workers and tireless researchers, already deeply engaged in a rescue mission for the whole of the human race. It is the destiny of digitalisation to navigate those oceans alongside other members of that task force, and the hour of destiny has arrived. This article focuses on the potential enablers and recommendation to maximise learnings during the era of COVID-19.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,021
Communication savante0,0240,027
Science ouverte0,0010,014
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,271 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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