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Enregistrement W4294234317 · doi:10.18137/cardiometry.2022.23.3140

Cybernetic Approach to Health Assessment

2022· article· en· W4294234317 sur OpenAlexaff
E. Yu. Bersenev, Azalia P. Berseneva, A.M. Prysyazhnyuk, Carolyn McGregor, I.А. Berseneva, I.I. Funtova, Аnna G. Chernikova

Notice bibliographique

RevueCardiometry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberneticsRelation (database)Process (computing)Computer scienceManagement scienceOperations researchHealth careRisk analysis (engineering)Data scienceSystems engineeringArtificial intelligenceEngineeringMedicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exploration of orbital space served as a prerequisite for the creation of a new direction of medical science in relation to the very extreme conditions of life of spacecraft crews. Space medicine, relying on the most modern research methods and approaches, thanks to the development of new medical devices and the use of unique data analysis algorithms, has made a significant contribution to the development of telemedicine, medical cybernetics, and prenosological principles for assessing the state of human health. The review reflects the main stages in the development of medical cybernetics and prenosological diagnostics based on the assessment of the regulatory components of the cardiovascular system. Discussed the aspects of the application of the method of mathematical analysis of the heart rhythm in relation to the assessment and forecast of the working capacity of cosmonauts, at the simulating model of microgravity and confinement. Shown the useful methodically apply for the healthcare of manufacture teams at the plants, passenger bus driver’s employments. As the part of appliance of the new advance tools of children and adolescents public health during the educating process at schools. The created system for analyzing the current functional state of human health and mathematical models that make it possible to predict its negative changes make it possible to predetermine the vector of development of medicine in the future. The foundations of knowledge gained over the period of more than 70 years of scientific activity of Professor R.M. Bavsky are reflected in promising areas of cardiology research using computer technologies - such as Cardiometry technologies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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