COVID-19 and Your Smartphone: BLE-Based Smart Contact Tracing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
While contact tracing is of paramount importance in preventing the spreading of infectious diseases, manual contact tracing is inefficient and time consuming as those in close contact with infected individuals are informed hours, if not days, later. This article proposes a smart contact tracing (SCT) system utilizing the smartphone’s Bluetooth low energy signals and machine learning classifiers to automatically detect those possible contacts to infectious individuals. SCT’s contribution is two-fold: a) classification of the user’s contact as high/low-risk using precise proximity sensing, and b) user anonymity using a privacy-preserving communication protocol. To protect the user’s privacy, both broadcasted and observed signatures are stored in the user’s smartphone locally and only disseminate the stored signatures through a secure database when a user is confirmed by public health authorities to be infected. Using received signal strength each smartphone estimates its distance from other user’s phones and issues real-time alerts when social distancing rules are violated. Extensive experimentation utilizing real-life smartphone positions and a comparative evaluation of five machine learning classifiers indicate that a decision tree classifier outperforms other state-of-the-art classification methods with an accuracy of about 90% when two users carry their smartphone in a similar manner. Finally, to facilitate research in this area while contributing to the timely development, the dataset of six experiments with about 123 000 data points is made publicly available.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle