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Enregistrement W3100903226 · doi:10.1109/iotm.0001.1900077

Modern Development Technologies and Health Informatics: Area Transformation and Future Trends

2020· article· en· W3100903226 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.

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Magazine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformaticsHealth informaticsTransformation (genetics)Development (topology)Data scienceComputer sciencePolitical scienceHealth careMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the emergence of handy rapid prototyping tools and versatile hardware development kits, health informatics is ready, more than ever, to improve human well being. At present, a variety of available, easy-to-maintain, and affordable enabling technologies support quality patient care. Supporting technologies can accelerate diagnoses, reduce errors, and increase the quality of services. With such widely observed advancement, the question remains regarding what the current main health informatics area transformations are in terms of achievements, gaps, and challenges. Additionally, what are the demands and requirements posed by area transformations and future trends; and how do they affect the underlying hardware system deployments, integration of subsystems, and the architecture of the root wireless sensor nodes? In this article, we carefully survey a set of distinguished recent health informatics systems with a focus on wireless sensor node architectures, their integration, and their embedding in an application. The investigation includes the design of a generic future wireless sensor node architecture that can be customized and adopted within health informatics. Moreover, a rich set of pointers to future directions is developed based on the performed survey and the identified improvement opportunities.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · 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