論文の概要: SSDOnt: an Ontology for representing Single-Subject Design Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14933v1
- Date: Fri, 26 Jan 2024 15:11:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-29 14:53:51.974438
- Title: SSDOnt: an Ontology for representing Single-Subject Design Studies
- Title（参考訳）: ssdont:シングルサブジェクトデザイン研究を表すオントロジー
- Authors: Idoia Berges, Jes\'us Berm\'udez, Arantza Illarramendi
- Abstract要約: 単体デザインは、教育やバイオメディシンなどいくつかの分野で使われている。
詳細な構成とこの種の研究結果の注釈付けには、適切な形式的な語彙は存在しない。
単一オブジェクト設計研究を記述・注釈するための具体的なオントロジーであるSSDOntについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05524804393257919
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Background: Single-Subject Design is used in several areas such as education
and biomedicine. However, no suited formal vocabulary exists for annotating the
detailed configuration and the results of this type of research studies with
the appropriate granularity for looking for information about them. Therefore,
the search for those study designs relies heavily on a syntactical search on
the abstract, keywords or full text of the publications about the study, which
entails some limitations. Objective: To present SSDOnt, a specific purpose
ontology for describing and annotating single-subject design studies, so that
complex questions can be asked about them afterwards. Methods: The ontology was
developed following the NeOn methodology. Once the requirements of the ontology
were defined, a formal model was described in a Description Logic and later
implemented in the ontology language OWL 2 DL. Results: We show how the
ontology provides a reference model with a suitable terminology for the
annotation and searching of single-subject design studies and their main
components, such as the phases, the intervention types, the outcomes and the
results. Some mappings with terms of related ontologies have been established.
We show as proof-of-concept that classes in the ontology can be easily extended
to annotate more precise information about specific interventions and outcomes
such as those related to autism. Moreover, we provide examples of some types of
queries that can be posed to the ontology. Conclusions: SSDOnt has achieved the
purpose of covering the descriptions of the domain of single-subject research
studies.
- Abstract（参考訳）: 背景: 単品デザインは教育やバイオメディシンなどいくつかの分野で使われている。
しかし、詳細な構成を注釈するための適切な形式的語彙や、それらの情報を探すための適切な粒度を持つこの種の研究の結果は存在していない。
したがって、これらの研究デザインの検索は、研究に関する出版物の抽象的、キーワード、あるいは全文の構文的検索に大きく依存しており、いくつかの制限がある。
目的: SSDOntは、単一オブジェクトの設計研究を記述し、注釈付けするための特定の目的のオントロジーである。
メソッド: オントロジーはNeOnメソッドに従って開発された。
オントロジーの要件が定義されると、形式モデルは記述論理で記述され、後にオントロジー言語OWL 2 DLで実装された。
結果: オントロジーは, 単品設計研究のアノテーションや検索, フェーズ, 介入型, 結果, 結果など, 主な構成要素について, 適切な用語で参照モデルを提供するかを示す。
関連するオントロジーの用語によるマッピングがいくつか確立されている。
オントロジーのクラスは、自閉症に関連するような特定の介入や結果に関するより正確な情報に注釈を付けるために容易に拡張できるという概念実証を示す。
さらに、オントロジーに当てはまるいくつかのタイプのクエリの例を示す。
結論:SSDOntは、単一対象研究の領域の記述を網羅する目的を達成している。
関連論文リスト
- Ontology Embedding: A Survey of Methods, Applications and Resources [54.3453925775069]
オントロジはドメイン知識とメタデータを表現するために広く使われている。
1つの簡単な解決策は、統計分析と機械学習を統合することである。
埋め込みに関する多くの論文が出版されているが、体系的なレビューの欠如により、研究者はこの分野の包括的な理解を妨げている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T14:49:19Z) - Toward Semantic Interoperability of Electronic Health Records [0.05524804393257919]
本稿では,電子健康記録のセマンティック・インターオペラビリティの達成に向けての道筋を円滑にする提案について述べる。
まず、EHRに関連する用語が意味論的な側面に焦点を当てた標準オントロジーを含む。
第二に、健康情報システムのプロプライエタリなモデルによって管理されるEHR情報の豊富な存在論的表現を得ることができるモジュールを扱う。
第三に、いわゆる経路写像によって強化された存在論的項間の必要写像公理を考える。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T11:39:55Z) - Systematic Analysis of COVID-19 Ontologies [5.286727853896068]
この研究は、関連する文献の体系的なレビューを伴って、二重段階のアプローチによって実施される。
新型コロナウイルスのオントロジー(CovOs)を24種選択し,検討した。
METHONTOLOGYアプローチは、しばしばアプリケーションベースまたはデータ中心の評価手法と組み合わせて、好ましい設計手法として現れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-15T18:17:01Z) - EBOCA: Evidences for BiOmedical Concepts Association Ontology [55.41644538483948]
本論文は,生物医学領域の概念とそれらの関連性を記述するオントロジーであるEBOCAと,それらの関連性を支持するエビデンスを提案する。
DISNETのサブセットから得られるテストデータとテキストからの自動アソシエーション抽出が変換され、実際のシナリオで使用できる知識グラフが作成されるようになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-01T18:47:03Z) - Semantic Search for Large Scale Clinical Ontologies [63.71950996116403]
本稿では,大規模臨床語彙検索システムを構築するための深層学習手法を提案する。
本稿では,意味学習データに基づくトレーニングデータを生成するTriplet-BERTモデルを提案する。
このモデルは,5つの実ベンチマークデータセットを用いて評価され,提案手法は自由テキストから概念,概念まで,概念語彙の検索において高い結果が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-01T05:15:42Z) - Models for Narrative Information: A Study [2.5585152083052574]
本稿は、これらのモデルをさまざまな領域にわたって分析することを目的としている。
広範な文献選択のために体系的なレビュー手法が採用された。
この研究の発見は、ドメイン間のオントロジーの要素間の類似点と相違点を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-23T09:32:28Z) - Clinical Named Entity Recognition using Contextualized Token
Representations [49.036805795072645]
本稿では,各単語の意味的意味をより正確に把握するために,文脈型単語埋め込み手法を提案する。
言語モデル(C-ELMo)とC-Flair(C-Flair)の2つの深い文脈型言語モデル(C-ELMo)を事前訓練する。
明示的な実験により、静的単語埋め込みとドメインジェネリック言語モデルの両方と比較して、我々のモデルは劇的に改善されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-23T18:12:58Z) - On the Complexity of Learning Description Logic Ontologies [14.650545418986058]
オントロジーはドメイン知識、特に生命科学に関連する領域における知識を表現する一般的な方法である。
学習理論から正確な学習モデルとおそらく正しい学習モデルの形式的な仕様を提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-25T09:18:12Z) - Introducing Syntactic Structures into Target Opinion Word Extraction
with Deep Learning [89.64620296557177]
目的語抽出のためのディープラーニングモデルに文の構文構造を組み込むことを提案する。
また,ディープラーニングモデルの性能向上のために,新たな正規化手法を導入する。
提案モデルは,4つのベンチマークデータセット上での最先端性能を広範囲に解析し,達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T07:13:17Z) - A Diagnostic Study of Explainability Techniques for Text Classification [52.879658637466605]
既存の説明可能性技術を評価するための診断特性のリストを作成する。
そこで本研究では, モデルの性能と有理性との整合性の関係を明らかにするために, 説明可能性手法によって割り当てられた有理性スコアと有理性入力領域の人間のアノテーションを比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-25T12:01:53Z) - Conceptual Modeling of Time for Computational Ontologies [0.0]
モデルは、システムをポップアップさせるオブジェクトやプロセスの記述を指す。
焦点は、変化、イベント、時間といった概念に焦点を当てています。
その結果,TMはこれらの存在論的問題に対処するための有用なツールであることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T20:11:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。