Crowdsourcing, citizen sensing and sensor web technologies for public and environmental health surveillance and crisis management: trends, OGC standards and application examples
Notice bibliographique
Résumé
'Wikification of GIS by the masses' is a phrase-term first coined by Kamel Boulos in 2005, two years earlier than Goodchild's term 'Volunteered Geographic Information'. Six years later (2005-2011), OpenStreetMap and Google Earth (GE) are now full-fledged, crowdsourced 'Wikipedias of the Earth' par excellence, with millions of users contributing their own layers to GE, attaching photos, videos, notes and even 3-D (three dimensional) models to locations in GE. From using Twitter in participatory sensing and bicycle-mounted sensors in pervasive environmental sensing, to creating a 100,000-sensor geo-mashup using Semantic Web technology, to the 3-D visualisation of indoor and outdoor surveillance data in real-time and the development of next-generation, collaborative natural user interfaces that will power the spatially-enabled public health and emergency situation rooms of the future, where sensor data and citizen reports can be triaged and acted upon in real-time by distributed teams of professionals, this paper offers a comprehensive state-of-the-art review of the overlapping domains of the Sensor Web, citizen sensing and 'human-in-the-loop sensing' in the era of the Mobile and Social Web, and the roles these domains can play in environmental and public health surveillance and crisis/disaster informatics. We provide an in-depth review of the key issues and trends in these areas, the challenges faced when reasoning and making decisions with real-time crowdsourced data (such as issues of information overload, "noise", misinformation, bias and trust), the core technologies and Open Geospatial Consortium (OGC) standards involved (Sensor Web Enablement and Open GeoSMS), as well as a few outstanding project implementation examples from around the world.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».