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Enregistrement W2060273401 · doi:10.4236/jgis.2015.71002

Geovisualization: A Newer GIS Technology for Implementation Research in Health

2015· article· en· W2060273401 sur OpenAlexaff
Sandul Yasobant, Kranti Vora, Carl Hughes, Ashish Upadhyay, Dileep Mavalankar

Notice bibliographique

RevueJournal of Geographic Information System · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeovisualizationGeographic information systemComputer scienceData scienceVisualizationGIS and public healthSoftwareGeographyData miningCartographyInformation visualization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of GIS in public health is currently limited to tracking immunizations, disease surveillance, and establishing new service areas. The potential of GIS to improve planning, implementation and monitoring of programs and to inform policymaking processes for universal access to healthcare is grossly underutilized. Major reasons for restricted use are paid access to GIS software and difficult interpretation for non-GIS professionals. WebGIS technologies present an opportunity for non-GIS public health professionals to present complex data and findings in simpler manner. Conventional GIS methods and Geovisualization are compared and contrasted in this paper using data from the MATIND project in the Gujarat state of India. In-depth literature review on GIS techniques used in health implementation research was conducted. In this paper, MATIND data have been used for comparing conventional GIS methods with a newer web based GIS tool-Geovisualization. GIS software is more useful for analytical purposes; whereas web based geovisualization techniques are much better for visualization and easy interpretation of results by non GIS public health researchers. As the images are easy to interpret, interactive/dynamic and not much technical expertise is required to perform basic analysis, the tool is useful for policy makers and planners. Geovisualization provides a user-friendly tool for presenting large scale community based survey data. Increased use of this tool will help to present implementation research in a creative way to the program planners and policy makers. For program managers, it is a useful tool to monitor implementation and impact of a program to improve health of population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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