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Enregistrement W4253833210 · doi:10.1111/j.1467-8640.2006.00279.x

INTRODUCTION TO THE SPECIAL ISSUE ON CASE‐BASED REASONING IN THE HEALTH SCIENCES

2006· article· en· W4253833210 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueComputational Intelligence · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI-based Problem Solving and Planning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Institute, University of PittsburghUniversità degli Studi di PaviaUniversity of AberdeenVictoria UniversityRobert Gordon UniversityUniversity of Victoria
Mots-clésDomain (mathematical analysis)Case-based reasoningComputer scienceData scienceArtificial intelligenceManagement scienceEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been an explosion of interest in health sciences applications of case‐based reasoning (CBR), not only in the traditional CBR in medicine domain, but also in bioinformatics, enabling home health‐care technologies, CBR integration, and synergies between CBR and knowledge discovery. This special issue features the best papers from the third workshop on CBR in the health sciences, held at ICCBR‐05 in Madrid. It is the third in a series of exciting workshops, the first two of which were held at ICCBR‐03, in Trondheim, Norway, and at ECCBR‐04, in Madrid, Spain. The nine high‐quality papers introduced here represent the research and experience of twenty‐two authors working in eight different countries on a wide range of problems and projects. These papers illustrate some of the major trends of current research in CBR in the health sciences, and represent overall an excellent sample of the most recent advances of CBR in the health sciences.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,285 · 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