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Enregistrement W4404118123 · doi:10.1177/20552076241296578

Ethical considerations of public health surveillance in the age of the internet of things technologies: A perspective

2024· article· en· W4404118123 sur OpenAlexaffabout
Thokozani Hanjahanja-Phiri, Matheus Lotto, Arlene Oetomo, Jennifer Boger, Zahid A Butt, Plinio Pelegrini Morita

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of WaterlooConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Internet of ThingsPublic healthHealth surveillanceInternet privacyThe InternetEthical issuesPublic health surveillanceEngineering ethicsSociologyPublic relationsEnvironmental healthPolitical scienceMedicineComputer scienceEngineeringWorld Wide WebNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the age of the Internet of Things (IoT), ethical considerations of digitally-led public health surveillance are crucial. However, their application becomes complicated due to an implicit dichotomy of ethical and legal factors. Decision-makers often omit ethical considerations, citing legal ones to justify how public health surveillance is approached and implemented. We propose an analytical framework informed by a further exposition of how influence and power are enacted at the macro, meso, and micro levelscorrelated to a spectrum of ethical practices. We then apply the spectrum of ethical practices to the four use cases of "Healthcare Delivery Using Drones", "COVID-19 Pandemic in Canada", "Air Quality and Air Pollution", and "Heatwaves". When technology deployment prioritizes efficiency over accessibility, it can exacerbate disparities, especially for individuals with lower socioeconomic status and literacy levels. To mitigate these issues, it is essential to incorporate public deliberation, co-design, and community engagement into decision-making processes. This approach advances the incorporation of diverse perspectives to better frame technology initiatives.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,422
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,144 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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