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Folge 6: Was ist quantitative Forschung? Teil 2
In dieser Folge interviewen wir Dr. Melanie Reuter-Oppermann zu ihrer Forschung, die sich mit Einsatzplanung, Machine Learning und mathematischen Modellen beschäftigt. Dabei dreht sich auch dieses Mal alles um quantitative Forschungsmethoden.
- Was ist quantitative Forschung?
- Warum ist Mathe wichtig?
- Womit beschäftigt sich Melanie in ihrer Forschung?
- Was ist Machine Learning?
- Was sind hier Vor- und Nachteile?
Hausmitteilungen
- Wir haben am 23.1.2021 einen Neujahrsempfang für unsere Mitglieder ausgerichtet und dabei über folgende Themen gesprochen: Die Arbeit unserer AG Leitstelle, unsere Berufstreuestudie, Akademisierung im Rettungswesen
- Forschungsprofil Dr. Melanie Reuter-Oppermann: https://www.is.tu-darmstadt.de/fachgebiet_is/team_is/wimis_is/melanie_reuter_oppermann_1/reuter_8.de.jsp
- Machine Learning: https://www.computerwoche.de/a/was-sie-ueber-maschinelles-lernen-wissen-muessen
- Random Forest: https://de.wikipedia.org/wiki/Random_Forests
- Naturalistischer Fehlschluss: https://de.wikipedia.org/wiki/Naturalistischer_Fehlschluss#
- Garbage-in-garbage-out: Eysenck, H. J. (1978). An exercise in mega-silliness. American Psychologist, 33 (5)., 517. https://doi.org/10.1037/0003-066X.33.5.517.a
- Positionspapier „Maschinelles Lernen und
Künstliche Intelligenz in BOS-Leitstellen“: http://fachverband-leitstellen.de/index.php/info/send/2-verbandsunterlagen/164-positionspapier-maschinelles-lernen-und-kuenstliche-intelligenz-in-bos-leitstellenStatistik online lernen
- Khan Academy: https://de.khanacademy.org
- Tutorium mit Professor Mathias Bärtl: https://www.youtube.com/channel/UCtBEklAtHHji2V1TsaTzZXw
Nachbesprechung
- Studie: Al-Dury, N., Ravn-Fischer, A., Hollenberg, J. et al. Identifying the relative importance of predictors of survival in out of hospital cardiac arrest: a machine learning study. Scand J Trauma Resusc Emerg Med 28, 60 (2020). https://doi.org/10.1186/s13049-020-00742-9
- Leitlinie: Polytraumaversorgung im Kindesalter: https://www.awmf.org/leitlinien/detail/ll/006-120.html
- "Oldie but goodie": HINTS - https://www.stiftung-gesundheitswissen.de/projekt-hints-germany/hints-germany-open-access (wichtige andere gesundheitswissenschaftliche Studien sind NAKO und KIGGS)
Wenn Ihr Unterstützung von der GzFWR für Euren Unterricht, Eure Fortbildungen oder Eure Forschungsprojekte haben möchtet, meldet Euch unter:
Wenn Ihr Fragen, Wünsche oder Kritik zu unserem Podcast habt, kontaktiert uns unter:
Viel Freude beim Hören!
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By DGReIn dieser Folge interviewen wir Dr. Melanie Reuter-Oppermann zu ihrer Forschung, die sich mit Einsatzplanung, Machine Learning und mathematischen Modellen beschäftigt. Dabei dreht sich auch dieses Mal alles um quantitative Forschungsmethoden.
- Was ist quantitative Forschung?
- Warum ist Mathe wichtig?
- Womit beschäftigt sich Melanie in ihrer Forschung?
- Was ist Machine Learning?
- Was sind hier Vor- und Nachteile?
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- Wir haben am 23.1.2021 einen Neujahrsempfang für unsere Mitglieder ausgerichtet und dabei über folgende Themen gesprochen: Die Arbeit unserer AG Leitstelle, unsere Berufstreuestudie, Akademisierung im Rettungswesen
- Forschungsprofil Dr. Melanie Reuter-Oppermann: https://www.is.tu-darmstadt.de/fachgebiet_is/team_is/wimis_is/melanie_reuter_oppermann_1/reuter_8.de.jsp
- Machine Learning: https://www.computerwoche.de/a/was-sie-ueber-maschinelles-lernen-wissen-muessen
- Random Forest: https://de.wikipedia.org/wiki/Random_Forests
- Naturalistischer Fehlschluss: https://de.wikipedia.org/wiki/Naturalistischer_Fehlschluss#
- Garbage-in-garbage-out: Eysenck, H. J. (1978). An exercise in mega-silliness. American Psychologist, 33 (5)., 517. https://doi.org/10.1037/0003-066X.33.5.517.a
- Positionspapier „Maschinelles Lernen und
Künstliche Intelligenz in BOS-Leitstellen“: http://fachverband-leitstellen.de/index.php/info/send/2-verbandsunterlagen/164-positionspapier-maschinelles-lernen-und-kuenstliche-intelligenz-in-bos-leitstellenStatistik online lernen
- Khan Academy: https://de.khanacademy.org
- Tutorium mit Professor Mathias Bärtl: https://www.youtube.com/channel/UCtBEklAtHHji2V1TsaTzZXw
Nachbesprechung
- Studie: Al-Dury, N., Ravn-Fischer, A., Hollenberg, J. et al. Identifying the relative importance of predictors of survival in out of hospital cardiac arrest: a machine learning study. Scand J Trauma Resusc Emerg Med 28, 60 (2020). https://doi.org/10.1186/s13049-020-00742-9
- Leitlinie: Polytraumaversorgung im Kindesalter: https://www.awmf.org/leitlinien/detail/ll/006-120.html
- "Oldie but goodie": HINTS - https://www.stiftung-gesundheitswissen.de/projekt-hints-germany/hints-germany-open-access (wichtige andere gesundheitswissenschaftliche Studien sind NAKO und KIGGS)
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