Where health and environment meet: the use of invariant parameters in big data analysis.
Where health and environment meet: the use of invariant parameters in big data analysis.
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DOI：
10.1007/s11229-018-1844-2
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
1.5
通讯作者：
Tempini N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Leonelli S;Tempini N
使用大数据来调查传染病的传播或建筑环境对人类福祉的影响超出了传统流行病学方法的范围，包括研究社区以不同方法和目标产生的各种数据对象。本文讨论了研究人员链接，搜索和解释这些不同的数据的条件下，集中在“数据混搭”-这是从流行病学，生物医学，气候和环境科学，这通常是通过保持一个或多个基本参数，如地理位置，作为不变的数据的链接。我们认为，这种策略最好的流行病学家解释本地化程序时，通过一个具体的角度，认识到他们的上下文依赖性，并支持地理定位数据的认识价值的批判性评价，每当他们被用于新的研究目的。将不变量作为战略结构可以促进数据链接和重用，并以有意义的方式支持有针对性的预测，从而为公共卫生提供信息。与此同时，它明确表明，纳入大数据收集的原始数据集在范围和适用性方面存在局限性，因此也表明了数据链接工作的定位性质及其预测能力。
The use of big data to investigate the spread of infectious diseases or the impact of the built environment on human wellbeing goes beyond the realm of traditional approaches to epidemiology, and includes a large variety of data objects produced by research communities with different methods and goals. This paper addresses the conditions under which researchers link, search and interpret such diverse data by focusing on “data mash-ups”—that is the linking of data from epidemiology, biomedicine, climate and environmental science, which is typically achieved by holding one or more basic parameters, such as geolocation, as invariant. We argue that this strategy works best when epidemiologists interpret localisation procedures through an idiographic perspective that recognises their context-dependence and supports a critical evaluation of the epistemic value of geolocation data whenever they are used for new research purposes. Approaching invariants as strategic constructs can foster data linkage and re-use, and support carefully-targeted predictions in ways that can meaningfully inform public health. At the same time, it explicitly signals the limitations in the scope and applicability of the original datasets incorporated into big data collections, and thus the situated nature of data linkage exercises and their predictive power.
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DOI：
10.1016/j.shpsc.2008.09.008
发表时间：
2008-12-01
影响因子：
0.9
作者：
Bauer, Susanne
通讯作者：
Bauer, Susanne
DOI：
10.3390/ijerph110201725
发表时间：
2014-02-01
影响因子：
--
作者：
Fleming, Lora E.;Haines, Andy;Bloomfield, Daniel
通讯作者：
Bloomfield, Daniel
DOI：
10.1080/02698595.2012.653113
发表时间：
2012-01-01
影响因子：
0.8
作者：
Campaner, Raffaella;Galavotti, Maria Carla
通讯作者：
Galavotti, Maria Carla
DOI：
10.1016/j.shpsc.2011.10.006
发表时间：
2012-03-01
影响因子：
0.9
作者：
O'Malley, Maureen A.;Soyer, Orkun S.
通讯作者：
Soyer, Orkun S.
影响因子：
3.1
作者：
Holmberg, Christine;Bischof, Christine;Bauer, Susanne
通讯作者：
Bauer, Susanne