UbiSeCEF: Ubilab's Secure Cloud Environment Framework for Public Health Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Issue/Problem The adoption of cloud-based public health research over personal health data in an academic setting in Canada is still in its early stages and lacks the necessary maturity to handle such technologies. This can be attributed to the fact that many public health researchers lack the required IT knowledge to set up and use these environments securely and effectively. Description of Problem The lack of expertise among public health researchers in Canada has led to a slow adoption of cloud-based public health research. This has resulted in a significant gap between the potential benefits of cloud-based research and the current state of practice. To address this challenge, we propose Ubilab's Secure Cloud Environment Framework (UbiSeCEF) as guidelines for those interested in conducting similar public research. Results UbiSeCEF's components were developed with consideration given to requirements from stakeholders, Ubilab's operations and data objectives, state-of-the-art technologies, and laws and standards that regulate public health research and personal health data sharing. The framework utilizes Azure's data governance framework, virtual private networks (VPN), role-based authentication, and policy-based access to control access to resources and research data. The implementation of UbiSeCEF provides a secure, flexible, and efficient environment for cloud-based public health research. Lessons The lack of IT expertise among public health researchers can hinder the adoption of cloud-based public health research. To address this challenge, the development of frameworks like UbiSeCEF can provide guidance for secure and effective implementation. The use of state-of-the-art technologies and compliance with laws and standards that regulate public health research and personal health data sharing can greatly enhance the quality and reliability of research outcomes while ensuring the protection of personal health data. Key messages • Framework developed to enhance secure & effective adoption of cloud-based public health research by addressing lack of IT expertise among researchers. • The research aims to assist other researchers and institutions in navigating the complexities of cloud-based public health research while maintaining the privacy and security of public heath data.
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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 | 0,022 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».