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Enregistrement W4409814470 · doi:10.1016/j.procs.2025.03.024

Comprehensive Literature Review on Large Language Models and Smart Monitoring Devices for Stress Management

2025· article· en· W4409814470 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcedia Computer Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotion and Mood Recognition
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceStress (linguistics)Human–computer interactionData scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review evaluates the complementary roles of Large Language Models (LLMs) and smart monitoring devices in stress management, aiming to identify synergies for improved mental health solutions. It explores the evolution of LLM architectures (Encoder-Decoder, Encoder-Only, Decoder-Only, and Mixture of Experts), emphasizing their strengths in personalized interventions. Simultaneously, it examines physiological monitoring technologies, ranging from traditional biometric sensors to AI-enhanced platforms, focusing on bioelectrical signals (ECG, EEG, EMG, GSR) and optical measurements (PPG, BVP, SpO2). By detailing the principles, devices, and stress monitoring applications of these modalities, the review uncovers opportunities for integration. The findings provide a foundation for future research into AI-driven, multimodal stress management systems, promoting more effective and accessible mental health support.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,320 · 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