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Computer algorithm for automated work group classification from free text : the DREAM technique.
(Algorithme informatisé pour la classification des groupes de travail selon des mots libres : la technique DREAM).
Article
Publié dans : Journal of Occupational and Environmental Medicine, Etats-Unis, vol. 49, n° 1, janvier 2007, pp. 41-49, ill., bibliogr. (En anglais)
Cette étude a développé et testé une méthode informatisée pour affecter automatiquement des sujets à des groupes professionnels combinés à partir des mots issus de leur propre description de leurs tâches. L'algorithme DREAM (Double Root Extended Automated Matcher) classe les individus à partir de paires de racines des mots libres communes avec ceux des systèmes de classification standards et plusieurs liens explicitement définis entre les racines des mots et les groupes. DREAM a été appliqué à l'analyse de textes libres de 5 887 participants à une étude de prévention des pathologies pulmonaires chroniques obstructives sur plusieurs sites (Lung Health Study). Dans un groupe test de 533 cas, les classifications DREAM ont été comparées favorablement à celles faites par un groupe humain. Ce groupe a estimé la précision de DREAM comme bonne ou plus dans 80 % des cas. En conclusion, l'interprétation automatisé d'un texte est un outil prometteur pour l'analyse de grands ensembles de données dans le domaine du recueil des données, de la recherche et de la surveillance. Les informations descriptives des emplois sont particulièrement utiles quand elles peuvent permettre de relier un individu à un groupe pertinent en termes de santé au travail. La détermination des groupes appropriés demande un très haut niveau d'expertise. Cet article décrit une nouvelle méthode pour effectuer de tels regroupements à l'aide d'un algorithme automatisé pour diminuer la dépendance à un nombre limité d'experts en santé au travail. Par ailleurs, les algorithmes automatisés favorisent la cohérence des regroupements.
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