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Record W6893793937 · doi:10.5281/zenodo.4527668

breathinggames.net : vers un standard libre pour se soigner par le jeu

2016· article· fr· W6893793937 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicCystic Fibrosis Research Advances
Canadian institutionsCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Context (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sur le colloque Enjeux de la recherche : Les sciences sociales et humaines au cœur de l'innovation "Le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH), le Conseil national de la recherche scientifique (CNRS) en France et le Fonds de recherche du Québec – Société et culture (FRQSC) proposent aux congressistes de découvrir des collaborations inédites et surprenantes entre des chercheurs en SSH et des milieux de pratique. [...] Laissez-vous surprendre par le remarquable potentiel de l’intersectorialité!" Résumé de la présentation La fibrose kystique est la maladie génétique la plus fréquente chez les jeunes québécois. Un enfant atteint de fibrose kystique devra, dès l'âge de sept ans, effectuer une heure de thérapie quotidienne afin de libérer ses poumons des mucus qui les entravent. Pour garantir le succès de ce type de traitements, il est capital de se soucier de l'adhérence thérapeutique, c'est-à-dire de la capacité des patients à suivre rigoureusement leur thérapie. Les jeux vidéo ont montré des résultats prometteurs pour rendre l'acquisition de bonnes habitudes ludique. Ainsi, une équipe interdisciplinaire a conçu trois prototypes de jeux et un périphérique, qui ont été testés auprès de dix patients de l'hôpital Sainte-Justine. Concevoir des jeux et périphériques scientifiquement valides requiert cependant de nombreux acteurs ‒ patients, cliniciens, chercheurs, designers, développeurs, artistes et professionnels d'autres domaines ‒, difficiles à réunir dans une structure de recherche ou dans une entreprise seules. Pour favoriser une collaboration interdisciplinaire et mobiliser un maximum de contributeurs, nous avons donc décidé de créer un standard open source, et de rendre notre travail accessible à tous par des licences libres. Nous développons aussi une communauté, qui inclut aujourd'hui des chercheurs en santé, ingénierie, socio-économie et recherche action participative. L'objectif est de disposer d'ici un an de jeux d'une durée de 15 heures pour réaliser une étude au Québec et en Suisse.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.077
Threshold uncertainty score0.259

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.032
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0060.006
Open science0.0030.008
Research integrity0.0060.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0770.044

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes2
Has abstractyes

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