Building blocks for a wild animal health business case
Notice bibliographique
Résumé
Investment in wild animal health has not kept pace with investment in health programs for agriculture or people. Previous arguments of the inherent value of wildlife or the possible public health or economic consequences of fish or terrestrial wildlife diseases have failed to motivate sufficient, sustained funding. Wildlife health programs are often funded on an issue-by-issue basis, most often in response to diseases that have already emerged, rather than being funded to protect and promote the health of wild animals on an ongoing basis. We propose that one explanation for this situation is the lack of business cases that explains the value of wild animal health programs to funders. This paper proposes a set of building blocks that inform the creation of wildlife health business cases. The building blocks are a series of questions derived from a literature review, the experience of directors of two large national wildlife health programs and lessons learned in developing a draft business case for one of those programs. The six building blocks are: (1) Know what you are trying to achieve; (2) Describe your capabilities; (3) Identify factors critical to your success; (4) Describe the value you can bring to supporters; (5) Identify who needs your services and why; and (6) Share the plan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».