Riktlinjer för införande av biometri Technology i Blekinge hälso-och sjukvården med fokus på mänskliga föreställningar och kostnadsfaktor
Notice bibliographique
Résumé
Biometrics Technology is an authentication technology that identifies the individuals from their physical and behavioral characteristics. Despite the fact that biometrics technology provides robust authentication and enhanced security, it has not yet been implemented in many parts of the world due to certain issues i.e. human perceptions of the biometrics technology and cost factor, involved in the deployment of biometrics technology. As the biometrics technology involves identity management of individuals that’s why the humans perceptions of biometrics technology i.e. privacy concerns, security concerns and user acceptance issue play a very important role in the deployment of biometrics technology. There for the human perceptions and cost factor need to be considered before any deployment of biometrics technology. The aim of this thesis work is to study and analyze how the people’s perceptions and cost factor can be solved for the deployment of biometrics technology in Blekinge health care system. Literature study, interviews and survey are performed by authors for the identification and understanding of the human perceptions and cost factor. Based on these, solutions in form of guidelines to the issues involved in the biometrics technology deployment in Blekinge health care system Sweden are given.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».