Collaboration of issuing agencies and topic evolution of health informatisation policies in China
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
Digital transformation in the Chinese healthcare industry has led national government agencies to issue a series of policies to guide the construction of health informatisation. However, little is known about the issuing agencies and the topics of health informatisation policies. This study aimed to explore the collaboration of policies issuing and the evolution of policy topics. In this study, a total of 156 policy documents were identified. Author–Topic model and pre-discretised method based on Latent Dirichlet Allocation model were employed to mine the correlation between the issuing agencies and policy topics, and the evolution of policy contents. Findings suggest that the development of health informatisation policies can be divided into three stages. The number of policies has been increasing constantly, among which the policy of opinion and notification accounts for the vast majority. Many government agencies are involved in formulating policies collaboratively. On the whole, the topics changed constantly over time. From 2003 to 2008, policy topics focused on standards and specifications, with the phenomenon of splitting and development. From 2009 to 2014, policies were predominantly related to the construction of regional health informatisation, with some emerging topics generating. Internet + medical and new information technology gained attention from 2015 to 2020; most topics in this period were inherited, split or merged from the previous period. This study is helpful to research and formulation of the health informatisation-related policies.
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 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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| 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