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.
Notice bibliographique
Résumé
A broad spectrum of space application domains are increasingly making use of heterogeneous and large volumes of data with varying degrees of human in the loop. Applications include critical areas such as space habitat management, healthcare delivery, and emergency management while the International Space Station Environmental Control and Life Support System (ECLSS) as well as PHM for Human Health and Performance (PHM4HHP) serve as examples of the applications. This paper suggests a discussion on implementation of the Model Driven Engineering paradigm (a.k.a. Model Based Systems Engineering approach) for PHM focusing on HHP on crewed space exploration missions and introduces a conceptual model and framework - the PHM4HHP Domain Specific Language - to support a data-centric and model-driven approach and develop requirements for integration of heterogeneous models and their respective data for the entire life-cycle of the Health Support System (HeSS) being designed to validate on the International Space Station (ISS). While the discussion starts with focusing on PHM4HHP concepts that make the PHM4HHP domain different from conventional healthcare delivery and is to elaborate the PHM foundations for HHP in terms of basic concepts, driving principles, and current practices to employ PHM4HHP on space exploration missions, the second part is an effort to convert the PHM language to a UML-based metamodel in terms of the promising model-driven and data-centric approach including inherent exercises such as profiling, mapping, and building metamodels. The paper also articulates key requirements in terms of predictive diagnostics providing early and actionable real-time warnings of impending health issues that otherwise would have gone undetected.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle