Interactive Voice Response systems for informing citizens about the COVID-19 pandemic: A study on Brazil's Disque Saúde
Notice bibliographique
Résumé
In order to slow down the spread of the coronavirus SARS-CoV-2, it is vital to adopt measures to inform citizens about preventive actions. Such an operation requires a wide-ranged system that comprises a variety of interfaces as channels between citizens and healthcare authority’s information services. Amongst such interfaces, the Interactive Voice Response (IVR) systems can present benefits for informing citizens about the pandemic. Although the literature shows that IVR systems have been used for healthcare, the extent of the COVID-19 pandemic demands new examinations on the role of IVR systems on a multiplatform system for delivering information. This paper aimed to identify gaps and opportunities for the use of IVR systems to inform citizens about the COVID-19 pandemic. A case study was conducted by mapping the Brazilian Ministry of Healthcare’s channels of information about the coronavirus and analyzing the Disque Saúde IVR system – a phone-based ombudsman channel - based on literature recommendations. The results showed that while IVR systems have great potential for accessibility, it is essential that all types of information are available and continuously updated for citizens. Furthermore, the vast and mutable availability of information in a pandemic scenario may be a challenge for the usability of such systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».