Novel Coronavirus Cough Database: NoCoCoDa
Notice bibliographique
Résumé
The current pandemic associated with the novel coronavirus (COVID-19) presents a new area of research with its own set of challenges. Creating unobtrusive remote monitoring tools for medical professionals that may aid in diagnosis, monitoring and contact tracing could lead to more efficient and accurate treatments, especially in this time of physical distancing. Audio based sensing methods can address this by measuring the frequency, severity and characteristics of the COVID-19 cough. However, the feasibility of accumulating coughs directly from patients is low in the short term. This article introduces a novel database (NoCoCoDa), which contains COVID-19 cough events obtained through public media interviews with COVID-19 patients, as an interim solution. After manual segmentation of the interviews, a total of 73 individual cough events were extracted and cough phase annotation was performed. Furthermore, the COVID-19 cough is typically dry but can present as a more productive cough in severe cases. Therefore, an investigation of cough sub-type (productive vs. dry) of the NoCoCoDa was performed using methods previously published by our research group. Most of the NoCoCoDa cough events were recorded either during or after a severe period of the disease, which is supported by the fact that 77% of the COVID-19 coughs were classified as productive based on our previous work. The NoCoCoDa is designed to be used for rapid exploration and algorithm development, which can then be applied to more extensive datasets and potentially real time applications. The NoCoCoDa is available for free to the research community upon request.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».