Cross-contextual stress prediction: Simple methodology for comparing features and sample domain adaptation techniques in vital sign analysis
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
Abstract Stress significantly impacts individuals, particularly in professions like nursing and driving, leading to severe health risks and accidents. Accurate stress measurement is critical for effective interventions, yet research is hindered by incomplete datasets and inconsistent methodologies, slowing the development of reliable predictive models. This paper introduces a framework for cross-contextual stress prediction, enabling the generation of general stress prediction models adaptable to specific domain challenges. The methodology leverages two general daily life datasets and three domain-specific datasets, employing steps such as dataset selection, feature extraction, significant feature identification, feature preprocessing, fine-tuning, domain adaptation, and application to specific contexts. Through this framework, key vital signs were identified as significant predictors of stress, including electrocardiography (ECG), heart rate (HR), heart rate variability (HRV) - low frequency (LF), electrodermal activity (EDA), body temperature (TEMP), and skin conductance response (SCR). The experiments conducted include: 1) Utilizing HR and HRV-LF through domain adaptation from general to automobile driving datasets; 2) Applying EDA, HR, and TEMP from general to specific nurse activity datasets; and 3) Adapting ECG, HR, and TEMP from general to automobile driving datasets. Results demonstrate the potential of the proposed framework for cross-contextual stress prediction, with HR and HRV-LF identified as pivotal features. When applied to target datasets specific to stress scenarios, the model achieved a 62% F1 score, demonstrating the effectiveness of the feature-based Correlation Alignment (CORAL) technique combined with Random Forest models in transferring learned knowledge across domains. These findings highlight the robustness of the approach in adapting general stress prediction models to specific contexts, paving the way for real-world applications such as stress monitoring in driving and nursing during high-stress periods like COVID-19.
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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 | 0,001 | 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