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Enregistrement W4225153168 · doi:10.1145/3491101.3503709

Integration of Human Factors in Surgery: Interdisciplinary Collaboration in Design, Development, and Evaluation of Surgical Technologies

2022· article· en· W4225153168 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

RevueCHI Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandWellcome Trust
Mots-clésStakeholderKnowledge managementIntervention (counseling)Engineering ethicsEngineering managementEngineeringProcess managementMedicineComputer sciencePolitical sciencePublic relationsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in surgical intervention and technology development is increasingly interdisciplinary. Despite the great potential of working in this way, recent research suggests that interdisciplinary collaborations and competing stakeholder interests can be challenging to initiate and manage, with the result that knowledge and expertise from different fields are not always well integrated. The aim of this workshop is to bring together stakeholders from HCI, surgical science, and surgical practice and technology to investigate the potential of interdisciplinary collaboration, specifically identifying actionable strategies to coordinate and improve efforts towards designing, developing, evaluating, and iterating on the next generation of surgical solutions. The workshop will address current limitations in interdisciplinary collaboration, and identify opportunities for surgical technology stakeholders to make contributions across the entire development life cycle. In the longer term, the workshop will contribute towards the development of a pragmatic collaboration framework encompassing diverse research paradigms, compatible with surgical practice, and supportive of longitudinal evaluation.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,240 · 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