It's late, but not too late to transform health systems: a global digital citizen science observatory for local solutions to global problems
Notice bibliographique
Résumé
A key challenge in monitoring, managing, and mitigating global health crises is the need to coordinate clinical decision-making with systems outside of healthcare. In the 21st century, human engagement with Internet-connected ubiquitous devices generates an enormous amount of big data, which can be used to address complex, intersectoral problems via participatory epidemiology and mHealth approaches that can be operationalized with digital citizen science. These big data - which traditionally exist outside of health systems - are underutilized even though their usage can have significant implications for prediction and prevention of communicable and non-communicable diseases. To address critical challenges and gaps in big data utilization across sectors, a Digital Citizen Science Observatory (DiScO) is being developed by the Digital Epidemiology and Population Health Laboratory by scaling up existing digital health infrastructure. DiScO's development is informed by the Smart Framework, which leverages ubiquitous devices for ethical surveillance. The Observatory will be operationalized by implementing a rapidly adaptable, replicable, and scalable progressive web application that repurposes jurisdiction-specific cloud infrastructure to address crises across jurisdictions. The Observatory is designed to be highly adaptable for both rapid data collection as well as rapid responses to emerging and existing crises. Data sovereignty and decentralization of technology are core aspects of the observatory, where citizens can own the data they generate, and researchers and decision-makers can re-purpose digital health infrastructure. The ultimate aim of DiScO is to transform health systems by breaking existing jurisdictional silos in addressing global health crises.
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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 | 0,034 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,021 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».