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临床护士信息安全素养评价指标体系的构建研究
被引量：
5
1
作者
朱读伟
胡少华
+5 位作者
周娟婷
姜梅英
程旭
张岩
杜明超
刘玉妮
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第4期74-78,共5页
目的构建临床护士信息安全素养评价指标体系,为临床护士信息安全培训及考核评价提供参考。方法以知信行理论为指导,通过文献研究、现场调研的方法初步拟定指标体系并编制专家函询问卷,邀请全国20名专家进行2轮德尔菲法专家函询,采用层...
目的构建临床护士信息安全素养评价指标体系,为临床护士信息安全培训及考核评价提供参考。方法以知信行理论为指导,通过文献研究、现场调研的方法初步拟定指标体系并编制专家函询问卷,邀请全国20名专家进行2轮德尔菲法专家函询,采用层次分析法确定各指标权重。结果2轮函询问卷有效回收率均为100%,专家权威系数分别为0.945、0.950,肯德尔和谐系数分别为0.179、0.193(均P<0.05)。最终确定的临床护士信息安全素养评价指标体系包括信息安全知识、信息安全意识及信息安全行为3项一级指标、12项二级指标、59项三级指标。结论构建的临床护士信息安全素养评价指标体系内容全面、科学可靠,可为临床护士信息安全培训及考核评价提供客观的量化依据。
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关键词
护士
信息安全
安全素养
安全意识
安全行为
指标体系
德尔菲法
护理安全
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职称材料
无监督分词算法在新词识别中的应用
被引量：
2
2
作者
姜涛
陆阳
+1 位作者
张洁
洪建
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第4期888-892,共5页
新词识别过程中,使用分词工具进行预分词的方法,受限于训练语料而对某些领域的分词准确率不佳.针对这个问题,本文提出了一种改进方法.该方法首先基于元语言模型进行无监督预分词,再将词频、互信息和邻接熵作为主要特征进行新词发现.同...
新词识别过程中,使用分词工具进行预分词的方法,受限于训练语料而对某些领域的分词准确率不佳.针对这个问题,本文提出了一种改进方法.该方法首先基于元语言模型进行无监督预分词,再将词频、互信息和邻接熵作为主要特征进行新词发现.同时方法中还结合了命名实体识别对发现的结果进行过滤,得到候选词组后使用网格搜索寻找最优的超参数组合.实验选取四种不同领域的语料,在统一的超参数下,前10%的新词准确率分别达到了88.3%、80.5%、85.9%、91.9%.实验表明,这种无监督的分词方法适用于新词识别领域,并具备良好的领域适应性.
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关键词
新词识别
互信息
邻接熵
N元语言模型
中文分词
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职称材料
题名
临床护士信息安全素养评价指标体系的构建研究
被引量：
5
1
作者
朱读伟
胡少华
周娟婷
姜梅英
程旭
张岩
杜明超
刘玉妮
机构
安徽医科大学第一附属医院
急诊科
安徽医科大学第一附属医院
护理部
安徽医科大学第一附属医院信息中心
出处
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第4期74-78,共5页
基金
安徽省级临床重点专科建设项目(急危重症护理专科)(皖卫传[2019]91号)。
文摘
目的构建临床护士信息安全素养评价指标体系,为临床护士信息安全培训及考核评价提供参考。方法以知信行理论为指导,通过文献研究、现场调研的方法初步拟定指标体系并编制专家函询问卷,邀请全国20名专家进行2轮德尔菲法专家函询,采用层次分析法确定各指标权重。结果2轮函询问卷有效回收率均为100%,专家权威系数分别为0.945、0.950,肯德尔和谐系数分别为0.179、0.193(均P<0.05)。最终确定的临床护士信息安全素养评价指标体系包括信息安全知识、信息安全意识及信息安全行为3项一级指标、12项二级指标、59项三级指标。结论构建的临床护士信息安全素养评价指标体系内容全面、科学可靠,可为临床护士信息安全培训及考核评价提供客观的量化依据。
关键词
护士
信息安全
安全素养
安全意识
安全行为
指标体系
德尔菲法
护理安全
Keywords
nurse
information security
safety literacy
security awareness
safe behaviors
index system
Delphi technique
nursing safety
分类号
R47 [医药卫生—护理学]
C931.3 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
无监督分词算法在新词识别中的应用
被引量：
2
2
作者
姜涛
陆阳
张洁
洪建
机构
合肥工业
大学
计算机与
信息
学院
安全关键工业测控技术教育部工程研究
中心
安徽医科大学第一附属医院信息中心
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第4期888-892,共5页
基金
安徽省教育厅重点项目(SK2018A0154)资助
国家重点研发计划专项项目(2016YFC0801804)资助。
文摘
新词识别过程中,使用分词工具进行预分词的方法,受限于训练语料而对某些领域的分词准确率不佳.针对这个问题,本文提出了一种改进方法.该方法首先基于元语言模型进行无监督预分词,再将词频、互信息和邻接熵作为主要特征进行新词发现.同时方法中还结合了命名实体识别对发现的结果进行过滤,得到候选词组后使用网格搜索寻找最优的超参数组合.实验选取四种不同领域的语料,在统一的超参数下,前10%的新词准确率分别达到了88.3%、80.5%、85.9%、91.9%.实验表明,这种无监督的分词方法适用于新词识别领域,并具备良好的领域适应性.
关键词
新词识别
互信息
邻接熵
N元语言模型
中文分词
Keywords
new word recognition
mutual information
branch entropy
n-gram language model
Chinese word segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
临床护士信息安全素养评价指标体系的构建研究
朱读伟
胡少华
周娟婷
姜梅英
程旭
张岩
杜明超
刘玉妮
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2024
5
在线阅读
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职称材料
2
无监督分词算法在新词识别中的应用
姜涛
陆阳
张洁
洪建
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
2
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职称材料
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