Increasing awareness of zoonotic diseases among health workers and rural communities in Southeast Asia
Notice bibliographique
Résumé
Public awareness and education efforts can help in tackling zoonoses.For the past five years, EcoZD (see definitions), an action research project on zoonotic diseases has been working in six countries in Southeast Asia.Each country team consisted of local individuals and institutions with knowledge of Ecohealth (see definitions), representing multiple disciplines carrying out research on zoonotic emerging infectious diseases.In a number of countries, the teams started by evaluating the familiarity of local communities, health workers and occupational groups with zoonoses.This brief highlights what the teams learned about risky behaviours and practices in local communities and strategies they developed to raise awareness.EcoZD, also known as the Ecosystem Approaches to the Better Management of Zoonotic Emerging Infectious Diseases in Southeast Asia project was an initiative funded by the International Development Research Centre (IDRC) and coordinated by the International Livestock Research Institute (ILRI).The project worked in Cambodia, China, Indonesia, Laos, Thailand and Vietnam.Ecohealth is an approach that recognizes there are links between humans and their biophysical, social and economic environments that are reflected in an individual's health.Ecohealth brings together physicians, veterinarians, ecologists, economists, social scientists, planners and others to understand how ecosystem changes are negatively impacting human health and to provide practical solutions to reduce the negative health impacts of ecosystem change.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».