<p class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt: auto; mso-margin-bottom-alt: auto; line-height: normal;"><span lang="DE" style="mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: Calibri; mso-bidi-theme-font: minor-latin; mso-ansi-language: DE; mso-fareast-language: DE; mso-no-proof: yes;">Messen und Beurteilen spielen in den empirischen Sozialwissenschaften, den Gesundheitswissenschaften und in der Informatik eine zentrale Rolle. Dabei sind Hintergründe zu Messtheorien, Messskalen und Gütekriterien sowie zu Messfehlern wesentlich, um diagnostische Maßnahmen beurteilen und Krankheitsbilder interpretieren zu können. Durch die zunehmende Verbreitung datengetriebener Verfahren sind weitergehende Paradigmen von KI-Anwendungen sowie ethischen Limitationen algorithmischer Messverfahren in diesen Kontexten zu berücksichtigen.</span></p><p class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt: auto; mso-margin-bottom-alt: auto; line-height: normal;"><strong style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span lang="DE" style="mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: Calibri; mso-bidi-theme-font: minor-latin; mso-ansi-language: DE; mso-fareast-language: DE; mso-no-proof: yes;">Der Inhalt:&#xa0;</span></strong></p><ul type="disc"><li class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt: auto; mso-margin-bottom-alt: auto; line-height: normal; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt;"><span style="mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: Calibri; mso-bidi-theme-font: minor-latin; mso-fareast-language: EN-IN;">Messen und Beurteilen in den Sozialwissenschaften, im Gesundheitswesen und bei datengetriebenen Verfahren</span></li><li class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt: auto; mso-margin-bottom-alt: auto; line-height: normal; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt;"><span style="mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: Calibri; mso-bidi-theme-font: minor-latin; mso-fareast-language: EN-IN;">Messtheorien und Messfehlerkonzepte</span></li><li class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt: auto; mso-margin-bottom-alt: auto; line-height: normal; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt;"><span style="mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: Calibri; mso-bidi-theme-font: minor-latin; mso-fareast-language: EN-IN;">Interpretation medizinischer Daten</span></li><li class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt: auto; mso-margin-bottom-alt: auto; line-height: normal; mso-list: l0 level1 lfo1; tab-stops: list 36.0pt;"><span style="mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: Calibri; mso-bidi-theme-font: minor-latin; mso-fareast-language: EN-IN;">Neue Paradigmen bei datengetriebenen Verfahren. Herausforderungen und ethische Limitationen algorithmischer Messverfahren</span></li></ul><p class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt: auto; mso-margin-bottom-alt: auto; line-height: normal; tab-stops: 36.0pt;"><span style="mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: Calibri; mso-bidi-theme-font: minor-latin; mso-fareast-language: EN-IN;">&#xa0;</span></p><p class="MsoNormal"><span style="mso-bidi-font-family: Calibri; mso-bidi-theme-font: minor-latin;">&#xa0;</span></p>

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Messen und Beurteilen in interdisziplinärer Betrachtung

  • Michael Fröhlich,
  • Jonas Dully,
  • Carlo Dindorf,
  • Wolfgang Kemmler

摘要

Messen und Beurteilen spielen in den empirischen Sozialwissenschaften, den Gesundheitswissenschaften und in der Informatik eine zentrale Rolle. Dabei sind Hintergründe zu Messtheorien, Messskalen und Gütekriterien sowie zu Messfehlern wesentlich, um diagnostische Maßnahmen beurteilen und Krankheitsbilder interpretieren zu können. Durch die zunehmende Verbreitung datengetriebener Verfahren sind weitergehende Paradigmen von KI-Anwendungen sowie ethischen Limitationen algorithmischer Messverfahren in diesen Kontexten zu berücksichtigen.

Der Inhalt: 

  • Messen und Beurteilen in den Sozialwissenschaften, im Gesundheitswesen und bei datengetriebenen Verfahren
  • Messtheorien und Messfehlerkonzepte
  • Interpretation medizinischer Daten
  • Neue Paradigmen bei datengetriebenen Verfahren. Herausforderungen und ethische Limitationen algorithmischer Messverfahren