MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4254903350 · doi:10.3233/thc-2000-83-406

Scientific Papers

2000· article· en· W4254903350 sur OpenAlexafffund
R Benardon, Andreas Lüttgau, M. A. Keller-Reichenbecher, Wolfgang Schlegel, Rolf Bendl, Benoı̂t Thirion, Stéfan Darmoni, J Leroy, Magaly Douyère, Josette Piot, Christos Ilioudis, G. Pangalos, Kevin De Boer, Irene Sánchez, Catherine Ball, R E Phillips

Notice bibliographique

RevueTechnology and Health Care · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI-based Problem Solving and Planning
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesAgence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

the physician will record manually all the planning activities.This is necessary in order to create an affordable process history before converting the system from passive to active in supporting the physicians in their planning activities.All these manual activities will be recorded in both data & knowledge systems and when the clinical staff, responsibles of the project, are sure that the history is affordable, the expert system will be activated as planning support system.Discussion: Management Information System by Object-Process-Activity: The information system must guarantee both the management of the objects and the decisional support to the decision makers inside the object itself; for this second objective we outline the importance of a planning and control model, based on the KKI, able to support: (1) the control, (2) the inefficiency analyses, (3) the identification of the excellences (top quality), (4) the trends analyses and the benchmarking projects, (5) the market's and the territory's feed-backs control, (6) the revenue control, (7) the costs analyses.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3970,327

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTechnology and Health CareMême sujetAI-based Problem Solving and PlanningTravaux en français237 207