The Long Way From Government Open Data to Mobile Health Apps: Overcoming Institutional Barriers in the US Federal Government
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Government agencies in the United States are creating mobile health (mHealth) apps as part of recent policy changes initiated by the White House's Digital Government Strategy. OBJECTIVE: The objective of the study was to understand the institutional and managerial barriers for the implementation of mHealth, as well as the resulting adoption pathways of mHealth. METHODS: This article is based on insights derived from qualitative interview data with 35 public managers in charge of promoting the reuse of open data through Challenge.gov, the platform created to run prizes, challenges, and the vetting and implementation of the winning and vendor-created apps. RESULTS: The process of designing apps follows three different pathways: (1) entrepreneurs start to see opportunities for mobile apps, and develop either in-house or contract out to already vetted Web design vendors; (2) a top-down policy mandates agencies to adopt at least two customer-facing mobile apps; and (3) the federal government uses a policy instrument called "Prizes and Challenges", encouraging civic hackers to design health-related mobile apps using open government data from HealthData.gov, in combination with citizen needs. All pathways of the development process incur a set of major obstacles that have to be actively managed before agencies can promote mobile apps on their websites and app stores. CONCLUSIONS: Beyond the cultural paradigm shift to design interactive apps and to open health-related data to the public, the managerial challenges include accessibility, interoperability, security, privacy, and legal concerns using interactive apps tracking citizen.
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 | 0,028 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».