Notice bibliographique
Résumé
There is a global danger that hides in the shadows and is changing the way continuing care operators care for residents. Today, to provide that same historical level of resident care, a group of techno-soldiers are not just a nice-to-have, but are a must, to protect our critical Information Technology (IT) infrastructure. There is little doubt that technology has enabled us to provide better care. Electronic medical records, human resources information systems, and voice over Internet communications systems have created great efficiencies in operations. However, global cybercriminals lurk in the same technologies that support us. Continuously attempting to rob our private information and hold us ransom, or play havoc with our IT systems impeding our provision of care. How can a continuing care operator, an already funding-challenged industry balance the costs of protecting their IT infrastructure against this growing massive threat? Compounding the issue, rising insurance expectations for continuing care operators to continuously enhance their IT safety controls against evolving cyberterrorism. This is the story of the Good Samaritan Society/Canada (Good Samaritan) digital transformation journey. Our digital roadmap sets Good Samaritan up to rise above the ongoing barrage of cyberattacks and loss of insurance. This is a digital divide story of David vs. Goliath.
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 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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,031 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».