Bibliographic record
Abstract
Montrealský kognitivní test: mobilní aplikace V této bakalářské práci jsem se věnoval popisu a vysvětlení jednotlivých částí montrealského kognitivního testu (Montreal Cognitive Assessment, MoCa), jeho implementaci, vzhledu a nedostatkům, které nevyhovovali zadavateli z 1. lékařské fakulty Univerzity Karlovy. Úvod obsahuje popis, vysvětlení a názorné ukázky jednotlivých domén/ částí montrealského testu, jež jsou přiřazeny k jednotlivým úlohám testu. Další částí bakalářské práce byla samotná implementace a vývoj multiplatformní mobilní aplikace. V této části jsem popsal návrh aplikace, vytvoření technických a funkčních požadavků, mezi které se řadí např. dokumentace, licencování, a jakým způsobem zajistit multiplatformní funkčnost. Dále jsem se soustředil na popis jednotlivých částí programového kódu, vybraných prostředků a tvorby dokumentace. V poslední části bakalářské práce se hodnotí a diskutuje přínos a funkčnost mobilní aplikace.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".