Health and sustainable development: challenges and opportunities of ecosystem approaches in the prevention and control of dengue and Chagas disease
Notice bibliographique
Résumé
A world of healthy people living in healthy ecosystems has proven to be an elusive goal of the sustainable development agenda. Numerous science-based assessments agree on the fundamental interdependence between people's health, the economy, and the environment, and on the urgency for more determined and concerted action based on multi-sector participatory approaches at the global and local levels. For knowledge to be policy-relevant and capable of contributing to healthy and sustainable development, it must take into account the dynamic and complex interactions between ecological and social systems (systems thinking), and it must be linked to development actions. This in turn requires greater interaction and exchange between decision-makers, researchers and civil society (a multi-stakeholder participatory process); and the harnessing of different disciplines and of different kinds of knowledge (a transdisciplinary approach). Ecosystem approaches to human health (ecohealth) link these elements in an adaptable framework for research and action. This paper presents an overview of ecohealth research approaches applied to vector-borne diseases, with particular attention to multi-stakeholder participation given its prominence in the sustainable development policy discourse.
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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 | 0,020 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».