Test, Trace, and Put on the Blockchain?: A Viewpoint Evaluating the Use of Decentralized Systems for Algorithmic Contact Tracing to Combat a Global Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The enormous pressure of the increasing case numbers experienced during the COVID-19 pandemic has given rise to a variety of novel digital systems designed to provide solutions to unprecedented challenges in public health. The field of algorithmic contact tracing, in particular, an area of research that had previously received limited attention, has moved into the spotlight as a crucial factor in containing the pandemic. The use of digital tools to enable more robust and expedited contact tracing and notification, while maintaining privacy and trust in the data generated, is viewed as key to identifying chains of transmission and close contacts, and, consequently, to enabling effective case investigations. Scaling these tools has never been more critical, as global case numbers have exceeded 100 million, as many asymptomatic patients remain undetected, and as COVID-19 variants begin to emerge around the world. In this context, there is increasing attention on blockchain technology as a part of systems for enhanced digital algorithmic contact tracing and reporting. By analyzing the literature that has emerged from this trend, the common characteristics of the designs proposed become apparent. An archetypal system architecture can be derived, taking these characteristics into consideration. However, assessing the utility of this architecture using a recognized evaluation framework shows that the added benefits and features of blockchain technology do not provide significant advantages over conventional centralized systems for algorithmic contact tracing and reporting. From our study, it, therefore, seems that blockchain technology may provide a more significant benefit in other areas of public health beyond contact tracing.
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 | 0,036 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».