Notice bibliographique
Résumé
The elderly population in Singapore is increasing and is expected to rise to a quarter of the \nSingapore population by 2030. This has raised an alarming concern within the nation and \ncommunity as we have to learn and equip ourselves with the necessary knowledge and skills \nto take care and look out for this vulnerable age group. \n \nOn top of this, the percentage of elderly living in isolation and developing sense of \ndepression is also on a rise. This is especially concerning, especially with the current Covid- \n19 situation, where due to the rules and regulations, there are fewer physical house visits. \nThus, if the elderly encounters a situation such as falling, no one will know. \n \nDespite the government efforts to promote various useful application to the public, the elderly \npopulation may not be receptive to it due to the lack of knowledge on mobile application. The \nlarge influx of information may have an adverse effect on the elderly as they would be more \nconfused, diminishing the intended outcome of these applications. \n \nThus, this mobile application aims to develop a mobile application that include assisted living \nfunctions for the elderly, such as directory of hotlines, to-do-list, fall sensor etc. Even the \naesthetic part of the mobile application is taken into consideration to fit the elderly needs. \nHopefully, this provides the elderlies with the necessary functions to make their day-to-day \nlife easier.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,011 |
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 ».