A mixed-methods study on the design of Artificial Intelligence and data science-based strategies to inform public health responses to COVID-19 in different local health ecosystems: A study protocol for COLEV
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Artificial Intelligence (AI) and data science research are promising tools to better inform public policy and public health responses, promoting automation and affordability. During the COVID-19 pandemic, AI has been an aid to forecast outbreak spread globally. The overall aim of the study is to contribute to the ongoing public health, socioeconomic, and communication challenges caused by COVID-19. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Protocol:</ns4:bold> COLEV is a five-pronged interdisciplinary mixed methods project based on AI and data science from an inclusive perspective of age and gender to develop, implement, and communicate useful evidence for COVID-19-related response and recovery in Colombia. The first objective is identification of stakeholders’ preferences, needs, and their use of AI and data science relative to other forms of evidence. The second objective will develop locally relevant mathematical models that will shed light on the possible impact, trajectories, geographical spread, and uncertainties of disease progression as well as risk assessment. The third objective focuses on estimating the effect of COVID-19 on other diseases, gender disparities and health system saturation. The fourth objective aims to analyze popular social networks to identify health-related trending interest and users that act as ‘super spreaders’ for information and misinformation. Finally, the fifth objective, aims at designing disruptive cross-media communication strategies to confront mis- and dis-information around COVID-19. To understand stakeholders’ perspectives, we will use semi-structured interviews and ethnographic work. Daily cases and deaths of COVID-19 reported from the National Surveillance System (INS) of Colombia will be used for quantitative analysis, and data regarding the online conversation will be obtained from Facebook and Twitter. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> COLEV intends to facilitate the dialogue between academia and health policymakers. The results of COLEV will inform on the responsible, safe and ethical use of AI and data science for decision-making in the context of sanitary emergencies in deeply unequal settings. </ns4:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,090 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».