論文の概要: Resilient ICT4D: Building and Sustaining our Community in Pandemic Times
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09712v1
- Date: Sun, 22 Aug 2021 13:10:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 19:18:52.767389
- Title: Resilient ICT4D: Building and Sustaining our Community in Pandemic Times
- Title(参考訳): resilient ict4d:パンデミック時代のコミュニティの構築と維持
- Authors: Silvia Masiero and Petter Nielsen
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、脆弱(ぜいじゃく)な人々に不平等を増している。
危機のグローバルな性質に反応してグローバルな開発パラダイムが出現し、ICTで「より良い世界を作る」という精神に新たな意味を抱くようになった。
このような新しい意味は、データフィード社会の最初のパンデミックの風景における私たちの研究を文脈化します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The impacts of the COVID-19 pandemic, disproportionally affecting vulnerable
people and deepening pre-existing inequalities (Dreze, 2020; Qureshi, 2021),
have interested the very same "development" processes that the IFIP Working
Group 9.4 on the Implications of Information and Digital Technologies for
Development has dealt with over time. A global development paradigm (Oldekop et
al., 2020) has emerged in response to the global nature of the crisis, infusing
new meaning in the spirit of "making a better world" with ICTs (Walsham, 2012)
that always have characterised ICT4D research. Such a new meaning
contextualises our research in the landscape of the first pandemic of the
datafied society (Milan & Trere, 2020), coming to terms with the silencing of
narratives from the margins within the pandemic (Milan et al., 2021) - in
Qureshi's (2021) words, a "pandemics within the pandemic" producing new
socio-economic inequities in a state of global emergency.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの影響、不当な影響、既存の不平等の深化(Dreze、2020年、Qureshi、2021年)は、IFIPワーキンググループ9.4が時間とともに取り扱ってきた情報・デジタル技術の意義について、全く同じ「開発」プロセスに関心を持っている。
世界的な発展パラダイム(Oldekop et al., 2020)は、ICT4D研究を常に特徴付けてきたICT(Walsham, 2012)と「より良い世界を作る」という精神に新たな意味を抱き、危機のグローバルな性質に応えて登場した。
このような新しい意味は、データフィフテッド・ソサエティ(milan & trere, 2020)の第1次パンデミック(milan & trere, 2020)の状況において、パンデミック内のマージン(milan et al., 2021)からの物語のサイレンシング(silencing of narratives from the margins in the pandemic, milan et al.)という用語で、我々の研究を文脈的に捉えている。
関連論文リスト
- Human Behavior in the Time of COVID-19: Learning from Big Data [71.26355067309193]
2020年3月以降、新型コロナウイルスの感染者は6億人を超え、600万人以上が死亡している。
パンデミックはあらゆる面で人間の行動に影響を与え、変化をもたらした。
研究者は自然言語処理、コンピュータビジョン、音声信号処理、頻繁なパターンマイニング、機械学習といったビッグデータ技術を採用してきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-23T17:19:26Z) - When a crisis strikes: Emotion analysis and detection during COVID-19 [96.03869351276478]
感情をラベル付けした1万ツイートのCovidEmoを紹介します。
事前学習された言語モデルがドメインや危機をまたいでどのように一般化するかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-23T04:07:14Z) - Social Media Unrest Prediction during the {COVID}-19 Pandemic: Neural
Implicit Motive Pattern Recognition as Psychometric Signs of Severe Crises [26.447165399064552]
心理的に検証された社会的不安予測器を提示し,スケーラブルで自動的な予測を再現する。
私たちはこのモデルを使って、新型コロナウイルスのパンデミックによる社会不安に対する言語の変化を調査します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T17:40:35Z) - Models for COVID-19 Pandemic: A Comparative Analysis [15.22097752961091]
新型コロナウイルスのパンデミックは過去100年で前例のない世界的な健康危機だ。
経済、社会、健康への影響は成長を続けており、1918年のパンデミックや世界大戦以来最悪の世界的災害の1つになる可能性が高い。
数学モデルは、現在進行中の危機において重要な役割を果たしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T16:42:00Z) - The Past, Present, and Future of COVID-19: A Data-Driven Perspective [4.373183416616983]
新型コロナウイルスの重要な意思決定支援システムとして,Webベースの統合リアルタイム運用ダッシュボードの開発と展開について報告する。
パンデミックの今後の結果を予測するため,各種認証情報から得られるデータをもとにデータ駆動分析を行った。
また,パンデミックの拡大と社会・経済・環境要因との関係についても検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T19:03:57Z) - Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through
machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。
私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。
調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T18:02:39Z) - Cross-lingual Transfer Learning for COVID-19 Outbreak Alignment [90.12602012910465]
われわれは、Twitterを通じてイタリアの新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の早期流行を訓練し、他のいくつかの国に移る。
実験の結果,クロスカントリー予測において最大0.85のスピアマン相関が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-05T02:04:25Z) - Unleashing the power of disruptive and emerging technologies amid
COVID-19: A detailed review [4.80209215814404]
2019年12月上旬に中国の武漢で発生した新型コロナウイルス(COVID-19)は、急速に世界的なパンデミックに発展している。
新型コロナウイルス(COVID-19)と戦うあらゆる可能性を探るため、新興、未来、破壊的な技術の力を広げる必要性が高まっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-23T10:09:37Z) - The challenges of deploying artificial intelligence models in a rapidly
evolving pandemic [10.188172055060544]
我々は、AIモデルの可能性を加速するために、基礎研究と応用研究の両方が不可欠であると主張する。
この視点は、世界の科学コミュニティが将来の病気の発生に対してより効果的に対処する方法を垣間見ることができるかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-19T21:11:48Z) - When Wireless Communication Faces COVID-19: Combating the Pandemic and
Saving the Economy [93.08344893433639]
2020年は新型コロナウイルスのパンデミックにより、世界的な健康・経済危機に見舞われている。
世界中の国々は、この世界的な危機に対処するためにデジタル技術を使用しています。
これらの技術が、ウイルスの拡散をモニターするなど、このパンデミックに対抗するのにどのように役立つかを示す。
プライバシ、セキュリティ、誤情報など、無線技術が直面する課題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-12T12:27:29Z) - Mapping the Landscape of Artificial Intelligence Applications against
COVID-19 [59.30734371401316]
世界保健機関(WHO)は、SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスの感染をパンデミックと宣言した。
我々は、機械学習と、より広範に、人工知能を用いた最近の研究の概要を、新型コロナウイルス危機の多くの側面に取り組むために提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T12:30:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。