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Enregistrement W4400522354 · doi:10.2196/54859

Integrating Health and Disability Data Into Academic Information Systems: Workflow Optimization Study

2024· article· en· W4400522354 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintWorkflowComputer scienceData sciencePsychologyWorld Wide WebDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Integrating health information into university information systems holds significant potential for enhancing student support and well-being. Despite the growing body of research highlighting issues faced by university students, including stress, depression, and disability, little has been done in the informatics field to incorporate health technologies at the institutional level. Objective: This study aims to investigate the current state of health information integration within university systems and provide design recommendations to address existing gaps and opportunities. Methods: We used a user-centered approach to conduct interviews and focus group sessions with stakeholders to gather comprehensive insights and requirements for the system. The methodology involved data collection, analysis, and the development of a suggested workflow. Results: The findings of this study revealed the shortcomings in the current process of handling health and disability data within university information systems. In our results, we discuss some requirements identified for integrating health-related information into student information systems, such as privacy and confidentiality, timely communication, task automation, and disability resources. We propose a workflow that separates the process into 2 distinct components: a health and disability system and measures of quality of life and wellness. The proposed workflow highlights the vital role of academic advisors in facilitating support and enhancing coordination among stakeholders. Conclusions: To streamline the workflow, it is vital to have effective coordination among stakeholders and redesign the university information system. However, implementing the new system will require significant capital and resources. We strongly emphasize the importance of increased standardization and regulation to support the information system requirements for health and disability. Through the adoption of standardized practices and regulations, we can ensure the smooth and effective implementation of the required support system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,338 · 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