Notice bibliographique
Résumé
The symposium was held at Ewha Womans University in conjunction with the 7th Annual Qualitative Health Research Conference and was supported by the Korean Academic Society of Women's Health. Approximately 100 participants attended from six countries: Australia, Canada, China, Japan, Korea, and the USA. The abstracts of this symposium consist of two parts: (A) Invited Presentations, and (B) Concurrent Sessions. Among the invited specialists Dr Young Hee Choi, member of the Korean National Assembly, delivered an impressive speech on ‘Health‐care policy for Korean elderly’. The speech helped all to better understand the health care of the elderly at present, as well as future plans for care in Korea. The presentation by Dr Beum Seang Kim (Catholic University, Korea), ‘What is Alzheimer's disease?’, gave the attendees an opportunity to gain greater knowledge about dementia and Alzheimer's disease. The other invited speakers, Drs Wendy Duggleby, Kiyoko Makimoto, Chun‐Ok Lee, and Kaoru Nishimura also provided impressive and stimulating addresses. In addition to invited presentations, 20 papers were presented at the concurrent sessions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,400 | 0,183 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».