The International Response to Highly Pathogenic Avian Influenza: Science, Policy and Politics
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, the avian influenza virus, H5N1, has spread across most of Asia and Europe and parts of Africa. In some countries – including Indonesia, China, Vietnam, Bangladesh, Nigeria and Egypt – the avian disease has probably become endemic. There has, as yet, been no human pandemic, although 245 deaths have been reported since 2003. A major international response has been launched, backed by over $2 billion of public money. Huge numbers of poultry have been culled, vaccination campaigns have been implemented and markets have been restructured. These efforts have affected the livelihoods and businesses of millions. In addition, substantial efforts have been invested in improving human and animal health systems, combined with major investments in drug and vaccine development. Detailed contingency and preparedness plans have been devised in case a pandemic occurs. This paper asks: what lessons can we learn from this experience, and what does this mean for future efforts to respond to emerging infectious diseases under the One World, One Health initiative? The paper explores three core narratives that have shaped the response: one focuses on veterinary issues, another on human public health and a third on pandemic preparedness. All have common characteristics, emphasising outbreak control and containment. Missing dimensions are identified, including a lack of attention to underlying disease drivers, issues of poverty and equity and broader questions of access and governance. The paper examines how discourses of security and risk pervade the discussions, affecting how the response has played out. The paper concludes with a discussion of the emerging challenges, including the implications for organisational architectures, professional training and programme implementation.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».