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Enregistrement W6893793937 · doi:10.5281/zenodo.4527668

breathinggames.net : vers un standard libre pour se soigner par le jeu

2016· article· fr· W6893793937 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Context (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sur le colloque Enjeux de la recherche : Les sciences sociales et humaines au cœur de l'innovation "Le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH), le Conseil national de la recherche scientifique (CNRS) en France et le Fonds de recherche du Québec – Société et culture (FRQSC) proposent aux congressistes de découvrir des collaborations inédites et surprenantes entre des chercheurs en SSH et des milieux de pratique. [...] Laissez-vous surprendre par le remarquable potentiel de l’intersectorialité!" Résumé de la présentation La fibrose kystique est la maladie génétique la plus fréquente chez les jeunes québécois. Un enfant atteint de fibrose kystique devra, dès l'âge de sept ans, effectuer une heure de thérapie quotidienne afin de libérer ses poumons des mucus qui les entravent. Pour garantir le succès de ce type de traitements, il est capital de se soucier de l'adhérence thérapeutique, c'est-à-dire de la capacité des patients à suivre rigoureusement leur thérapie. Les jeux vidéo ont montré des résultats prometteurs pour rendre l'acquisition de bonnes habitudes ludique. Ainsi, une équipe interdisciplinaire a conçu trois prototypes de jeux et un périphérique, qui ont été testés auprès de dix patients de l'hôpital Sainte-Justine. Concevoir des jeux et périphériques scientifiquement valides requiert cependant de nombreux acteurs ‒ patients, cliniciens, chercheurs, designers, développeurs, artistes et professionnels d'autres domaines ‒, difficiles à réunir dans une structure de recherche ou dans une entreprise seules. Pour favoriser une collaboration interdisciplinaire et mobiliser un maximum de contributeurs, nous avons donc décidé de créer un standard open source, et de rendre notre travail accessible à tous par des licences libres. Nous développons aussi une communauté, qui inclut aujourd'hui des chercheurs en santé, ingénierie, socio-économie et recherche action participative. L'objectif est de disposer d'ici un an de jeux d'une durée de 15 heures pour réaliser une étude au Québec et en Suisse.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,044

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,239 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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