The ‘One Health’ Paradigm: Time for Infectious Diseases Clinicians to Take Note?
Notice bibliographique
Résumé
W hat do severe acute respiratory syndrome (SARS), monkeypox, highly pathogenic influenza A, new variant Creutzfeld-Jacob disease, cryptosporidiosis and verotoxigenic Escherichia coli have in common? All represent infectious diseases that have emerged, been recognized or changed their distribution markedly over the past three decades, and all may be considered to be 'zoonotic' threats; ie, they are diseases (or commensal microbes) found in animals that can be transmitted to humans, causing disease in the latter. The preponderance of zoonoses among emerging infectious diseases is striking: a pre-SARS Institute of Medicine (USA) report (1) suggested that approximately three-quarters of emerging infections originated in animals. Zoonotic threats become an even greater menace when combined with the rapidity of air travel, and the high volumes of animal trafficking and smuggling that currently occur. SARS was an infectious threat that moved from a natural reservoir (likely bats) to civet cats in animal markets in Guangdong province, China, and were then carried by infected humans to the hospitals of Toronto, Ontario, in a few short months (2). Similarly, an Old World virus causing West Nile virus fever and encephalitis emerged as a novel infectious entity in the western hemisphere in 1999, possibly following illicit animal importation into New York (USA) (3,4). The list goes on.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».