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Enregistrement W4228997682 · doi:10.1007/s11548-022-02648-6

IJCARS—IPCAI 2022 special issue: 13th international conference on information processing in computer-assisted interventions 2022—part 1

2022· editorial· en· W4228997682 sur OpenAlexaff
Shekoofeh Azizi, Alexander Seitel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensGoogle (Canada)
Organismes subventionnairesDeutsches Krebsforschungszentrum
Mots-clésComputer sciencePsychological interventionHealth informaticsData scienceMedicineNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are delighted to present this special issue of International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS) as part 1 of the proceedings of the 13th International Conference on Information Processing in Computer-Assisted Interventions (IPCAI) 2022.IPCAI will be held in conjunction with the Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) congress.The contributions contained in this special issue will be presented on June 7th and 8th during the hybrid event in Tokyo.Since 2010, IPCAI has been a premier international and interdisciplinary forum that brings together clinicians, computer scientists, engineers and other researchers in a unique setting.From the beginning, the aim of the meeting was to foster active engagement of the attendees by providing session formats that allow for in-depth discussions of the topics presented.Putting strong focus on translational research at the interface between computational and engineering sciences and clinical and interventional practice distinguishes IPCAI from other conferences in the field.Key topics include surgical data science, interventional imaging, interventional robotics, tracking and navigation, surgical planning and simulation, augmented reality and advanced visualization as well as surgical skill analysis and workflow.Throughout the last years, two types of contributions to IPCAI emerged: (1) Regular Papers as full, journal-style contributions in which authors can present their research in depth, and (2) Long Abstracts that are intended to showcase novel ideas, software platforms, or recent breakthroughs, including those with preliminary but limited experimental validation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0110,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,038

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,302 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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