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Enregistrement W4281259216 · doi:10.7287/peerj-cs.980v0.2/reviews/1

Peer Review #1 of "An ethical visualization of the NorthCOVID-19 model (v0.2)"

2022· peer-review· en· W4281259216 sur OpenAlexaffabout
M Heiner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationComputer sciencePsychologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When modelling epidemics, the outputs and techniques used may be hard for the general public to understand.This can cause fear mongering and confusion on how to interpret the predictions provided by these models.This article proposes a solution for such a model that was created by a Canadian institute for COVID-19 in their region-namely, the NorthCOVID-19 model.In taking these ethical concerns into consideration, first the web interface of this model is analyzed to see how it may be difficult for a user without a strong mathematical background to understand how to use it.Second, a system is developed that takes this model's outputs as an input and produces a video summarization with an autogenerated audio to address the complexity of the interface, while ensuring that the end user is able to understand the important information produced by this model.A survey conducted on this proposed output asked participants, on a scale of 1 to 5, whether they strongly disagreed (1) or strongly agreed (5) with statements regarding the output of the proposed method.The results showed that the audio in the output was helpful in understanding the results (80% responded with 4 or 5) and that it helped improve overall comprehension of the model (85% responded with 4 or 5).For the analysis of the NorthCOVID-19 interface, a System Usability Scale (SUS) survey was performed where it received a scoring of 70.94 which is slightly above the average of 68.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,236
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,236
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3100,161

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,326 · 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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreAutre · Commentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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