Fugu-MT 論文翻訳(概要): COVID-19: An exploration of consecutive systemic barriers to pathogen-related data sharing during a pandemic

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/2205.12098v3
Date: Fri, 22 Dec 2023 12:23:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-25 19:13:12.357888
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。 2023年末時点で、新型コロナウイルス(COVID-19)による死者は数百万人を超えている。パンデミックに関連するデータを扱うデータ専門家は、多くの場合、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上の障壁に直面します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.192308005611312
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 late 2023, over millions have died as a result of COVID-19, 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。 2023年後半には、新型コロナウイルス(COVID-19)の影響で数百万人以上が死亡し、多くの生存者が数週間、数ヶ月、数年の長期的影響を経験している。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.

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