Implementing the Co-Immune Open Innovation Program to Address Vaccination Hesitancy and Access to Vaccines: Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rise of major complex public health problems, such as vaccination hesitancy and access to vaccination, requires innovative, open, and transdisciplinary approaches. Yet, institutional silos and lack of participation on the part of nonacademic citizens in the design of solutions hamper efforts to meet these challenges. Against this background, new solutions have been explored, with participatory research, citizen science, hackathons, and challenge-based approaches being applied in the context of public health. OBJECTIVE: Our aim was to develop a program for creating citizen science and open innovation projects that address the contemporary challenges of vaccination in France and around the globe. METHODS: We designed and implemented Co-Immune, a program created to tackle the question of vaccination hesitancy and access to vaccination through an online and offline challenge-based open innovation approach. The program was run on the open science platform Just One Giant Lab. RESULTS: Over a 6-month period, the Co-Immune program gathered 234 participants of diverse backgrounds and 13 partners from the public and private sectors. The program comprised 10 events to facilitate the creation of 20 new projects, as well as the continuation of two existing projects, to address the issues of vaccination hesitancy and access, ranging from app development and data mining to analysis and game design. In an open framework, the projects made their data, code, and solutions publicly available. CONCLUSIONS: Co-Immune highlights how open innovation approaches and online platforms can help to gather and coordinate noninstitutional communities in a rapid, distributed, and global way toward solving public health issues. Such initiatives can lead to the production and transfer of knowledge, creating novel solutions in the public health sector. The example of Co-Immune contributes to paving the way for organizations and individuals to collaboratively tackle future global challenges.
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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».