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Enregistrement W2884398997 · doi:10.14745/ccdr.v41i03a04

Citizen science: Exploring its application as a tool for prodromic surveillance of vector-borne disease

2015· article· en· W2884398997 sur OpenAlexafffundvenueabout
David R. Hines, SL Sibbald

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and DentistryPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCitizen scienceMobile appsDisease surveillanceInfectious disease (medical specialty)Internet privacyPublic healthPublic relationsDownloadPublic health surveillanceCrowdsourcingData scienceDiseaseComputer sciencePolitical scienceMedicineWorld Wide WebBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citizen science is the systematic collection and analysis of data, development of technology, testing of natural phenomena and the dissemination of these activities by researchers on a primarily avocational or voluntary basis. The application of citizen science-informed mobile applications (apps) provides a means for Canadians to participate in the surveillance of infectious disease. This article makes the case for a mobile application that can be used to enhance the surveillance of vector-borne diseases in Canada. Lyme disease is used as an example due to its increasing incidence and lack of available real-time information. The authors also suggest how such an app could be designed and used in a way that would attract end users to download and use it as a public health tool. If successful, these type of apps could serve as supplements to active surveillance programs as well as a means for bidirectional communication between public health professionals and citizens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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