T he The Diabetes Communicator An Education, Research and Support Forum for Canadian Diabetes Educators JULY/AUG 2006
Notice bibliographique
Résumé
advent of new technology brings excitement but also new challenges for people with diabetes and diabetes educators. These challenges represent the human experience of technology and range from issues such as learning and mastering new concepts and skills to developing selfefficacy and comfort in living with technological developments. Understanding technology in diabetes includes considering its particular relevance and appropriateness in relation to individual interests, needs and circumstances.There are also various ethical and advocacy issues to consider, including cost, affordability and access to technology. Diabetes management today is impressive for the various technological developments that are providing new methods and insights for blood glucose (BG) control as well as new ways to learn about diabetes.This issue of The Diabetes Communicator highlights just a few of the innovative and amazing forms of technology that have been developed to improve diabetes management.As we consider these new technologies, we will be faced with new opportunities as well as new questions and challenges. All of this is part of what makes diabetes education and care such an exciting field of study and work. With the arrival of innovatove tools in diabetes technology, including real-time glucose sensors, we are embarking on an unprecedented period in diabetes education and management. Never before have people with diabetes been able to see, minute by minute, 24 hours a day, what is going on inside their bodies with (BG) changes. Previously invisible BG levels are now visible at a glance and the human response to this has yet to be fully understood.This new technology, like most forms of technology, brings new questions while it seeks to
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,138 | 0,029 |
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 ».