Bienvenido al Repositorio Institucional del Concytec

El Repositorio Institucional del Concytec tiene como objetivo permitir el libre acceso a la producción científica institucional, optimizando su visibilidad; así mismo garantizar la preservación y conservación de la información relacionada a la ciencia, tecnología e innovación.



Display.item.jsp


Por favor, utiliza este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/20.500.12390/2462


Título: A FAIR evaluation of public datasets for stress detection systems
Autor(es): Cuno A. 
Condori-Fernandez N. 
Mendoza A. 
Lovon W.R. 
Resumen: Nowadays, datasets are an essential asset used to train, validate, and test stress detection systems based on machine learning. In this paper, we used two sets of FAIR metrics for evaluating five public datasets for stress detection. Results indicate that all these datasets comply to some extent with the (F)indable, (A)ccessible, and (R)eusable principles, but none with the (I)nteroperable principle these findings contribute to raising awareness on (i) the need for the FAIRness development and improvement of stress datasets, and (ii) the importance of promoting open science in the affective computing community. © 2020 IEEE.
Tema: Datasets;FAIR principles;Stress detection
Editorial: IEEE Computer Society
Fecha de publicación: 2020
Publicado en: Proceedings - International Conference of the Chilean Computer Science Society, SCCC 
Financiamiento: 014-2019-FONDECYT-BM 
Tipo de publicación: info:eu-repo/semantics/article
Identificador Handle: http://hdl.handle.net/20.500.12390/2462
DOI: 10.1109/SCCC51225.2020.9281274
Nivel de acceso: info:eu-repo/semantics/closedAccess
Colección:6.1 Proyectos de investigación científica

Registro Dublin Core completo



Páginas vistas

2
marcado en 19-oct-2021

Google ScholarTM

Check

Altmetric

  • Compartir este item
  • QR Code

Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.