Implementing automated subject selection methodology in an epidemiological survey using open source application, Open Data Kit (ODK) (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Data collection in field-based public health research influences the quality and outcome of the research which in turn aids in developing evidence-based policymaking. As conventional data collection methods are either consume more time or more resources, usage of the cost-effective technology solution is required. Open Data Kit (ODK), the open-source application being designed for an Android-based platform is one such solution to electronic data collection. OBJECTIVE To demonstrate the functionality of ODK in implementing subject selection algorithm Kish methodology in epidemiological research studies METHODS Subject selection algorithms in field-based surveys are done manually and one such algorithm is Kish algorithm. Incorporating subject selection algorithm electronically in ODK application was not either tested or reported in the literature. We developed an application framework to build-in Kish grid algorithm in ODK application RESULTS The process and steps for setting up subject selection Kish algorithm to embed in ODK application are explained with syntax function. The application displayed the selected eligible adult on the screen after it runs the syntax function based on the Kish algorithm in the backend CONCLUSIONS ODK is an enterprise architecture, which is identified to develop a mobile application for a community based public health survey. The application would reduce the time taken for selecting and completing the interview of study participants. Ever a minor change like spell check on form mandates complete XML generation in ODK application and requires to update the existing entire application
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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 | 0,011 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,026 |
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 ».