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Il servizio ha un duplice obiettivo, il primo di inserire da parte del cittadino l'informazione di checkout (ovvero quando si esce di casa) così da poter monitorare il potenziale tempo di attesa (a partire dalla data di checkout) suddividendolo in tre fasce "zona rossa" da 0gg a 2gg "zona arancione" da 3gg a 11gg "zona verde" da 11gg a 14gg ed indicando la data di fine attesa

Personal Checkout

by Progetto PA s.r.l.

What is it about?

Il servizio ha un duplice obiettivo, il primo di inserire da parte del cittadino l'informazione di checkout (ovvero quando si esce di casa) così da poter monitorare il potenziale tempo di attesa (a partire dalla data di checkout) suddividendolo in tre fasce "zona rossa" da 0gg a 2gg "zona arancione" da 3gg a 11gg "zona verde" da 11gg a 14gg ed indicando la data di fine attesa. Il secondo fornire un open dataset per capire quanti potenziali cittadini sono esposti e si trovano nel periodo di potenziale attesa. I dati che vengono salvati in maniera anonima sono, data, geolocalizzazione, città, regione, e motivazione del checkout (Lavoro/Salute/Necessità/Rientro). Tali dati potrebbero anche identificare in maniera preventiva le zone più a potenziale rischio.

App Details

Version
1.0.2
Rating
NA
Size
11Mb
Genre
Utilities Productivity
Last updated
April 10, 2020
Release date
April 6, 2020
More info

App Screenshots

App Store Description

Il servizio ha un duplice obiettivo, il primo di inserire da parte del cittadino l'informazione di checkout (ovvero quando si esce di casa) così da poter monitorare il potenziale tempo di attesa (a partire dalla data di checkout) suddividendolo in tre fasce "zona rossa" da 0gg a 2gg "zona arancione" da 3gg a 11gg "zona verde" da 11gg a 14gg ed indicando la data di fine attesa. Il secondo fornire un open dataset per capire quanti potenziali cittadini sono esposti e si trovano nel periodo di potenziale attesa. I dati che vengono salvati in maniera anonima sono, data, geolocalizzazione, città, regione, e motivazione del checkout (Lavoro/Salute/Necessità/Rientro). Tali dati potrebbero anche identificare in maniera preventiva le zone più a potenziale rischio.

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