Proof-of-vaccination credentials for COVID-19 and considerations for future use of digital proof-of-immunization technologies: Results of an expert consultation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: As part of COVID-19 pandemic control efforts, digital proof-of-vaccination credentials were launched in Canada in 2021-2022 following widespread vaccine availability. Given the controversy over proof-of-vaccination credentials-often colloquially called vaccine or immunization "passports"-it is imperative to document successes, shortcomings, and recommendations for any future uses. Methods: This expert consultation applied inductive qualitative content analysis to online video interviews with key informants whose expertise ranged from ethics to public health to computer science to identify what we can learn from this experience with proof-of-vaccination credentials, and what decision-makers must keep in mind for possible future use of such technologies. Results: There remains a lack of consensus regarding appropriate language and scope for digital proof-of-vaccination technologies, the respective roles of the technology sector versus government in design and implementation, and parameters for future use. However, experts agree on many recommendations, including the importance of clear communication, evidence-based rationale for the use of proof-of-vaccination credentials, multidisciplinary consultation including academic experts and the public, and the importance of pan-Canadian standards for accessibility and interoperability. Identified risks of use that emerged, and should be minimized in the future, include risks of coercion and backlash; threats to access, equity and privacy; and impacts such as costs of the technology and workload burden of enforcement and fraud detection. Conclusions: There is much to learn from this first major use of digital proof-of-vaccination credentials. A full scientific review of the impacts on health and equity should be combined with expert recommendations to create pan-Canadian guidelines for the future use of digital proof-of-vaccination solutions.
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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 | 0,000 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».