O-467 Evaluating the impact of sex and gender on the performance of machine learning for auto encoding of job titles
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.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Ongoing studies into the use of algorithms for the automated coding of job titles to the Canadian National Occupation Classification have performance accuracy which are at least equivalent to manual coding accuracy. Moreover automated coding provides significant time savings. These studies have identified that both natural language processing and machine learning algorithms are effective for auto coding. Whereas NLP based and machine learning approaches both rely on bespoke rules, and existing data sets, machine learning models can proliferate bias from training data if not corrected. <h3>Objectives</h3> The goal of the study is to explore the impact of altering sex/gender ratios in training data sets on overall performance of the machine learning based prediction of NOC codes using patient provided job titles. <h3>Methods</h3> Using data participant patient data provided by Atlantic PATH, training data sets were prepared for 100 4-digit NOC categories. The data sets were prepared with sex/gender ratios of 50/50 30/70, 70/30. The data sets were used to train ENENOC machine learning platform and tested on a set of manually coded job titles provided by Atlantic PATH CanPATH . Performance levels were contrasted for all 4-digit NOC categories used in the study. <h3>Results</h3> Initial results in this preliminary study have identified that sex and gender are variables that can influence auto coding performance, however the extent to which overall coding accuracy is impacted is relative minor. Further studies are required with larger training sets to fully explore the extent of sex and gender as contributing variables to bias to ENENOC. <h3>Conclusion</h3> We initiated studies to investigate the impact of sex and gender bias on performance of the ENENOC algorithm. Together, the ENENOC contributed training and test sets provide a suitable framework for ongoing work in this area.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle