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Enregistrement W4319239191 · doi:10.56248/marostek.v1i1.20

Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Chelpagia Menggunakan Metode Dempster Shafer

2022· article· id· W4319239191 sur OpenAlexaff
Safira Riska Andria, Budi Serasi Ginting, Milli Alfisyahri

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknik Komputer Agroteknologi Dan Sains · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEdcuational Technology Systems
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysicsGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teknologi Informasi membuat ketepatan dan kecepatan penyampaian informasi merupakan kebutuhan semua pihak. penyakit chepalgia (nyeri kepala atau sakit kepala) yang dirasakan oleh pasien anak-anak sampai dengan orang tua. Banyak pasien yang mengalami gejala penyakit chepalgia sebelum bertemu dokter dan mengalami kesulitan dalam berkonsultasi. Maka dari itu perlu adanya sistem untuk mempermudah pasien dalam melakukan tes melalui sistem dengan gejala penyakit yang dikeluhkan oleh pasien agar pasien lebih mudah untuk melakukan konsultasi tanpa harus datang menemui pakar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempermudah pasien untuk melakukan tes dan konsultasi melalui sistem pakar diagnosis penyakit chepalgia. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan maka gejala tersebut yang telah dihitung untuk penyakit jenis Chelpagia Tension Headache, nilai densitas yang paling kuat adalah m15(P01) yaitu sebesar 0.95 atau jika dijadikan persentasi adalah sebesar 95%.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,012

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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