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Enregistrement W3178735713 · doi:10.2196/30200

Exploring Changes to the Actionability of COVID-19 Dashboards Over the Course of 2020 in the Canadian Context: Descriptive Assessment and Expert Appraisal Study

2021· article· en· W3178735713 sur OpenAlex
Erica Barbazza, Damir Ivanković, Sophie Wang, Kendall Jamieson Gilmore, Mircha Poldrugovac, Claire Willmington, Nicolás Larrain, Véronique Bos, Sara Allin, Niek Klazinga, Dionne Kringos

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésContext (archaeology)Computer sciencePersonalizationData sciencePandemicKnowledge managementCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public web-based COVID-19 dashboards are in use worldwide to communicate pandemic-related information. Actionability of dashboards, as a predictor of their potential use for data-driven decision-making, was assessed in a global study during the early stages of the pandemic. It revealed a widespread lack of features needed to support actionability. In view of the inherently dynamic nature of dashboards and their unprecedented speed of creation, the evolution of dashboards and changes to their actionability merit exploration. OBJECTIVE: We aimed to explore how COVID-19 dashboards evolved in the Canadian context during 2020 and whether the presence of actionability features changed over time. METHODS: We conducted a descriptive assessment of a pan-Canadian sample of COVID-19 dashboards (N=26), followed by an appraisal of changes to their actionability by a panel of expert scorers (N=8). Scorers assessed the dashboards at two points in time, July and November 2020, using an assessment tool informed by communication theory and health care performance intelligence. Applying the nominal group technique, scorers were grouped in panels of three, and evaluated the presence of the seven defined features of highly actionable dashboards at each time point. RESULTS: Improvements had been made to the dashboards over time. These predominantly involved data provision (specificity of geographic breakdowns, range of indicators reported, and explanations of data sources or calculations) and advancements enabled by the technologies employed (customization of time trends and interactive or visual chart elements). Further improvements in actionability were noted especially in features involving local-level data provision, time-trend reporting, and indicator management. No improvements were found in communicative elements (clarity of purpose and audience), while the use of storytelling techniques to narrate trends remained largely absent from the dashboards. CONCLUSIONS: Improvements to COVID-19 dashboards in the Canadian context during 2020 were seen mostly in data availability and dashboard technology. Further improving the actionability of dashboards for public reporting will require attention to both technical and organizational aspects of dashboard development. Such efforts would include better skill-mixing across disciplines, continued investment in data standards, and clearer mandates for their developers to ensure accountability and the development of purpose-driven dashboards.

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 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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,369
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,193 · 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