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J-GLOBAL ID:202102280858855842   整理番号:21A0295667

系統的レビューにおける自動スクリーニングのための統計的停止基準【JST・京大機械翻訳】

Statistical stopping criteria for automated screening in systematic reviews
著者 (5件):
資料名:
巻:号:ページ: 1-14  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7552A  ISSN: 2046-4053  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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系統的レビュースクリーニングのための能動的学習は,系統的レビューのための関連文書の同定に必要なヒト努力の低減を約束する。機械と人間は,訓練データを提供する人間と,人間がスクリーニングする文書を最適化する機械を一緒に働く。これは,全文書の一部のみを見る後に,すべての関連文書の同定を可能にする。しかしながら,現在のアプローチは,ロバストな停止基準を欠いているので,レビュー者は,彼らが,関連する文書のすべてまたは特定の割合を見るとき,知らない。これは,そのようなシステムがライブレビューにおいて実装するのが難しいことを意味する。本論文では,柔軟な統計的停止基準を持つワークフローを導入し,与えられた信頼レベルを持つ与えられた想起目標を見逃す仮説を拒絶することに基づいて,実際の作業削減を提供した。停止基準を試験データセットで示し,信頼できる再現レベルを達成し,一方,平均17%の作業削減をまだ提供した。以前に提案された他の方法は,データセットを通して矛盾する想起と作業低減を提供することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  パターン認識 
引用文献 (22件):
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