論文の概要: An Ontology for Social Determinants of Education (SDoEd) based on Human-AI Collaborative Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10300v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 16:51:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:47.773533
• Title: An Ontology for Social Determinants of Education (SDoEd) based on Human-AI Collaborative Approach
• Title（参考訳）: 人間とAIの協調的アプローチに基づくSDoEdのオントロジー
• Authors: Navya Martin Kollapally, James Geller, Patricia Morreale, Daehan Kwak,
• Abstract要約: SDoEd (Social Determinants of Education) は医学情報学の分野における話題である。 本稿では,SDoEdオントロジーを用いて,学生の生活状況と教育的成果との相互作用の正確な概念化を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The use of computational ontologies is well-established in the field of Medical Informatics. The topic of Social Determinants of Health (SDoH) has also received extensive attention. Work at the intersection of ontologies and SDoH has been published. However, a standardized framework for Social Determinants of Education (SDoEd) is lacking. In this paper, we are closing the gap by introducing an SDoEd ontology for creating a precise conceptualization of the interplay between life circumstances of students and their possible educational achievements. The ontology was developed utilizing suggestions from ChatGPT-3.5-010422 and validated using peer-reviewed research articles. The first version of developed ontology was evaluated by human experts in the field of education and validated using standard ontology evaluation software. This version of the SDoEd ontology contains 231 domain concepts, 10 object properties, and 24 data properties
• Abstract（参考訳）: 計算オントロジーの使用は医療情報学の分野で確立されている。 SDoH(Social Determinants of Health)も注目されている。 オントロジとSDoHの交差点での作業が公表されている。 しかし、SDoEd(Social Determinants of Education)の標準化された枠組みは欠落している。 本稿では,SDoEdオントロジーを導入して,学生の生活状況と教育的成果との相互作用の正確な概念化を図り,そのギャップを埋めようとしている。 このオントロジーはChatGPT-3.5-010422からの提案を利用して開発され、ピアレビューされた研究論文を用いて検証された。 開発オントロジーの最初のバージョンは、教育分野の専門家によって評価され、標準オントロジー評価ソフトウェアを用いて検証された。 このバージョンのSDoEdオントロジーには231のドメイン概念、10のオブジェクトプロパティ、24のデータプロパティが含まれている。

関連論文リスト

• A Survey of Models for Cognitive Diagnosis: New Developments and Future Directions [66.40362209055023]
  本研究の目的は,認知診断の現在のモデルについて,機械学習を用いた新たな展開に注目した調査を行うことである。 モデル構造,パラメータ推定アルゴリズム,モデル評価方法,適用例を比較して,認知診断モデルの最近の傾向を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-07T18:02:00Z)
• The Echoes of the 'I': Tracing Identity with Demographically Enhanced Word Embeddings [0.0]
  アイデンティティは社会科学において最もよく研究されている構成要素の1つである。 本稿では,社会デミノグラフィ情報を用いた単語埋め込みの強化によるアイデンティティ研究の新たなアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T06:59:35Z)
• Knowledge-enhanced Visual-Language Pretraining for Computational Pathology [68.6831438330526]
  本稿では,公共資源から収集した大規模画像テキストペアを利用した視覚的表現学習の課題について考察する。 ヒト32組織から病理診断を必要とする4,718の疾患に対して50,470個の情報属性からなる病理知識ツリーをキュレートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T17:11:25Z)
• SSDOnt: an Ontology for representing Single-Subject Design Studies [0.05524804393257919]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T15:11:31Z)
• De-identification of clinical free text using natural language processing: A systematic review of current approaches [48.343430343213896]
  自然言語処理は、その非識別プロセスの自動化の可能性を繰り返し示してきた。 本研究の目的は,過去13年間に臨床自由テキストの非識別化が進展したことを示す体系的な証拠を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T13:20:41Z)
• Systematic Design and Evaluation of Social Determinants of Health Ontology (SDoHO) [19.90090257979115]
  健康の社会的決定因子(SDoH)は、健康の結果と幸福に重大な影響を及ぼす。 本稿では,SDoH の基本的な因子とその関係を標準化し,測定可能な方法で表現する SDoH オントロジー (SDoHO) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-04T22:23:30Z)
• Topic Modeling on Clinical Social Work Notes for Exploring Social Determinants of Health Factors [0.30586855806896046]
  ソーシャルワーカーによる臨床ノートは、健康決定因子(SDoH)に関するより豊富なデータソースを提供するかもしれない 我々は、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の181,644人の患者から、0.95万の臨床ソーシャルワークノートを多種多様に同定したコーパスを回収した。 ソーシャルワークノートには、個人のSDoHについて、豊かで、ユニークで、その他に持続不可能な情報が含まれていることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T21:54:55Z)
• 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)
• MIMO: Mutual Integration of Patient Journey and Medical Ontology for Healthcare Representation Learning [49.57261599776167]
  本稿では、医療表現学習と予測分析のための、エンドツーエンドの堅牢なトランスフォーマーベースのソリューション、患者旅行の相互統合、医療オントロジー(MIMO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T07:04:52Z)

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。