VITALISE D6.2 Ethical application documents for JRA2
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 industry 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 three Joint Research Activities will be implemented among the consortium Living Lab partners. These Joint Research Activities (JRAs) include state of the art use cases that investigate Active and Healthy Ageing (AHA) and chronic conditions in three important domains for the Health and Wellbeing Research. There were selected based on the consortium’s existing research studies and expertise: Rehabilitation, Transitional care and Everyday living environments (WP5, WP6, WP7). This document presents the work performed for obtaining ethical approval for the research activities performed in WP6, JRA2 Transitional care.
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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 | 0,074 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,062 |
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 ».