Privacy, Exploitation and Global Disease Surveillance: Can We Justly Prevent the Next Pandemic?
Notice bibliographique
Résumé
In light of the COVID-19 pandemic, global health organizations have called for the implementation of robust global disease surveillance systems to recognize and respond to emerging pathogens. These active surveillance technologies would have a significant global benefit by preventing the spread of current pandemics and informing future pandemic responses. In this paper, I examine the extent to which we can sacrifice individuals' privacy through global disease surveillance in order to benefit current and future generations. First, I outline disease surveillance technologies and explain how disease surveillance would occur primarily in low-income, rural communities in the Global South. Next, I outline privacy-related harms that these individuals would experience as a result of disease surveillance. I argue that within our current distributional system for global health resources, pandemic surveillance would impose privacy-related burdens on marginalized communities, who would receive inadequate benefits from these programs. This is unfair because it exploits the worst off in order to benefit individuals in wealthy nations. I conclude that to justifiably implement global disease surveillance, we ought to adopt a 'prioritarian' approach to health distribution. To impose privacy-related burdens on the worst off, we must ensure that they benefit significantly.
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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 | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,049 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».