論文の概要: COVID-19: An exploration of consecutive systemic barriers to
pathogen-related data sharing during a pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12098v2
- Date: Thu, 26 May 2022 13:40:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:11:05.214574
- Title: COVID-19: An exploration of consecutive systemic barriers to
pathogen-related data sharing during a pandemic
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス:パンデミックにおける病原体関連データ共有の連続的障害の探索
- Authors: Yo Yehudi, Lukas Hughes-Noehrer, Carole Goble and Caroline Jay
- Abstract要約: 2020年の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、世界中の政府や研究者の迅速な対応につながった。
2022年5月時点で、新型コロナウイルス(COVID-19)で600万人以上が死亡し、5億人以上が確認された。
このような行き詰まりにもかかわらず、パンデミックに関連するデータを扱う人々は、このデータにアクセス、共有、再利用するための重要なシステム的障壁に直面していることが多い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.50609929298022
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In 2020, the COVID-19 pandemic resulted in a rapid response from governments
and researchers worldwide. As of May 2022, over 6 million people died as a
result of COVID-19 and over 500 million confirmed cases, with many COVID-19
survivors going on to experience long-term effects weeks, months, or years
after their illness. Despite this staggering toll, those who work with
pandemic-relevant data often face significant systemic barriers to accessing,
sharing or re-using this data. In this paper we report results of a study,
where we interviewed data professionals working with COVID-19-relevant data
types including social media, mobility, viral genome, testing, infection,
hospital admission, and deaths. These data types are variously used for
pandemic spread modelling, healthcare system strain awareness, and devising
therapeutic treatments for COVID-19. Barriers to data access, sharing and
re-use include the cost of access to data (primarily certain healthcare sources
and mobility data from mobile phone carriers), human throughput bottlenecks,
unclear pathways to request access to data, unnecessarily strict access
controls and data re-use policies, unclear data provenance, inability to link
separate data sources that could collectively create a more complete picture,
poor adherence to metadata standards, and a lack of computer-suitable data
formats.
- Abstract（参考訳）: 2020年、新型コロナウイルスのパンデミックは世界中の政府や研究者から急速に反応した。
2022年5月現在、新型コロナウイルス(covid-19)の影響で600万人以上が死亡し、5億人以上の感染者が確認された。
パンデミックに関連するデータを扱う人々は、このデータにアクセス、共有、再利用するための重要なシステム的障壁に直面していることが多い。
本稿では、ソーシャルメディア、移動性、ウイルスゲノム、検査、感染、入院、死亡など、新型コロナウイルス関連のデータ型を扱うデータ専門家にインタビューを行った結果について報告する。
これらのデータタイプは、パンデミックのスプレッド・モデリング、医療システムのストレス・アウェアネス、およびcovid-19治療の考案のために様々な用途に使用される。
Barriers to data access, sharing and re-use include the cost of access to data (primarily certain healthcare sources and mobility data from mobile phone carriers), human throughput bottlenecks, unclear pathways to request access to data, unnecessarily strict access controls and data re-use policies, unclear data provenance, inability to link separate data sources that could collectively create a more complete picture, poor adherence to metadata standards, and a lack of computer-suitable data formats.
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) - Tracking the State and Behavior of People in Response to COVID-1 19
Through the Fusion of Multiple Longitudinal Data Streams [2.477349483168562]
本稿では,2020年8月から2021年7月までに収集された米国住民のアクティブデータとパッシブデータの豊富なパネルデータセットについて述べる。
このようなデータセットは、例えば、地方自治体が課した新型コロナウイルスの規制に対する不均一な行動反応の根底にある要因を決定するために、重要な研究質問に答えることを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-23T18:49:23Z) - When Accuracy Meets Privacy: Two-Stage Federated Transfer Learning
Framework in Classification of Medical Images on Limited Data: A COVID-19
Case Study [77.34726150561087]
新型コロナウイルスのパンデミックが急速に広がり、世界の医療資源が不足している。
CNNは医療画像の解析に広く利用され、検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-24T02:09:41Z) - Global Tweet Mentions of COVID-19 [3.3043776328952226]
われわれは、2020年1月から現在まで毎週更新されている190万件のキーワード選択されたTwitter投稿のオープンソースデータセットを提示する。
ダッシュボードには、キーワードやハッシュタグを含むジオタグ付きツイートの100%が表示される。
新型コロナウイルスの新たな変種が出現する一方で、ワクチンの根絶と耐性が進行中であるため、このデータセットは研究者によって新型コロナウイルスのさまざまな側面を研究するために使われる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-13T20:21:29Z) - COVIDx-US -- An open-access benchmark dataset of ultrasound imaging data
for AI-driven COVID-19 analytics [116.6248556979572]
COVIDx-USは、新型コロナウイルス関連超音波画像データのオープンアクセスベンチマークデータセットです。
肺超音波93本と,SARS-CoV-2肺炎,非SARS-CoV-2肺炎,健康管理症例10,774本からなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T03:31:33Z) - COVID-19 Digital Contact Tracing Applications and Techniques: A Review
Post Initial Deployments [2.05040847923906]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は深刻な世界的なパンデミックで、数百万人の命と公衆衛生システムを圧倒し続けている。
接触追跡の有効性を高めるため、世界中の国はモバイル技術とモノのインターネットの進歩を活用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-25T10:18:40Z) - FLOP: Federated Learning on Medical Datasets using Partial Networks [84.54663831520853]
新型コロナウイルスの感染拡大で医療資源が不足している。
新型コロナウイルスの診断を緩和するために、さまざまなデータ駆動型ディープラーニングモデルが開発されている。
患者のプライバシー上の懸念から、データそのものはまだ乏しい。
我々は、textbfPartial Networks (FLOP) を用いた、シンプルで効果的な textbfFederated textbfL textbfon Medical データセットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-10T01:56:58Z) - Data Mining Approach to Analyze Covid19 Dataset of Brazilian Patients [0.0]
世界保健機関(WHO)が2020年1月に創設した新型コロナウイルス(コビッド19)に由来する。
ほぼすべての国がコビッド19の陽性例を示しており、政府は感染防止のために異なる健康政策を選択している。
ブラジルでは8月11日までに3,112,393人の感染が確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-26T02:21:56Z) - 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) - A County-level Dataset for Informing the United States' Response to
COVID-19 [5.682299443164938]
我々は、アメリカ合衆国郡のレベルに関する政府、ジャーナリスト、学術情報源から関連するデータを収集するデータセットを提示する。
私たちのデータセットには300以上の変数が含まれており、人口推計、人口統計、民族、住宅、教育、雇用と所得、気候、交通、スコア、医療システム関連メトリクスを要約しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-01T05:07:27Z) - 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。