Ethical Considerations for Wastewater Surveillance Conducted by the US Department of Defense
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: The US Department of Defense (DoD) is establishing its wastewater surveillance capacities to support national security objectives and promote the public health and medical readiness of US service members. Wastewater surveillance is an emerging technology that has traditionally been leveraged for detecting infectious diseases. However, its potential future applications could yield a vast and unpredictable amount of information that could be used for a wide variety of both health- and nonhealth-related purposes. The US military also serves an inimitable role for the country and its citizens, and exercises significant levels of control over its service members compared to civilian organizations. Further, its present and potential wastewater surveillance activities may reach far beyond just military installations. These factors raise unique ethical considerations that must be accounted for by leaders and policymakers to ensure the DoD implements a wastewater surveillance network in a manner that is both impactful in supporting public health and appropriate to the scope and population under surveillance. This paper explores important ethical features in conducting wastewater surveillance that are both specific to the DoD experience and applicable to wider public health initiatives.
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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 | 0,133 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».