VITALISE D7.3 Summary of the performed activities for JRA3
Notice bibliographique
Résumé
Although Living Labs have emerged as resilient research and innovation infrastructures and have proved to be a “key” to the integration of research and innovation processes in real-life settings, they still fail to provide and function according to unified and harmonized processes that are easily accessible and exploitable by academic and industrial researchers. VITALISE brings together Living Labs across Europe (and 1 outside Europe in Canada) to create a Thematic ecosystem of Living Labs in the Health and Wellbeing domain, aiming at creating synergies and transnational collaboration opportunities through innovative Joint Research Activities. During VITALISE project three Joint Research Activities (JRAs) were implemented among the consortium Living Lab partners. These JRAs included state-of-the-art use cases that investigated AHA and chronic conditions in three important domains for the Health and Wellbeing Research. They were selected based on the consortium’s existing research studies and expertise: Rehabilitation, Transitional care and Everyday living environments (respectively JRA1, JRA2, JRA3). The JRA of WP7 focused on the use of supportive technology for everyday living and data collection in everyday living context. We primarily aimed to gain insight in each living lab’s infrastructure and procedures to harmonise health and wellbeing living lab procedures and infrastructures in Europe and beyond, in the context of everyday living. Secondly, we aimed to investigate the use and applicability of innovative technologies in the context of various everyday living and Living Lab environments. Four of the five small-scale pilots were preceded by co-creation sessions, and one proceeded. This document presents an overview of the case studies performed in different countries.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,222 | 0,132 |
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 ».