Notice bibliographique
Résumé
There has been, to date, little discussion about the defining features and measures of wildlife health in the literature or legislation. Much wildlife health work focuses on the detection and response to infectious or parasitic diseases; this perspective has been reinforced by the focus of the One Health initiative on wildlife as sources of emerging infections. The definition of health as "the absence of disease" lags 70 yr behind modern concepts of human health and emerging concepts of wildlife health in terms of vulnerability, resilience, and sustainability. Policies, programs, and research that focus on the integration of wildlife health with natural resource conservation, ecosystem restoration, and public health need a working definition of health that recognizes the major threats to fish and wildlife are the result of many other drivers besides pathogens and parasites, including habitat loss, globalization of trade, land-use pressure, and climate change. A modern definition of wildlife health should emphasize that 1) health is the result of interacting biologic, social, and environmental determinants that interact to affect capacity to cope with change; 2) health cannot be measured solely by what is absent but rather by characteristics of the animals and their ecosystem that affect their vulnerability and resilience; and 3) wildlife health is not a biologic state but rather a dynamic social construct based on human expectations and knowledge.
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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 | 0,012 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,035 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».