Perspectives on Emerging Zoonotic Disease Research and Capacity Building in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Zoonoses are fundamental determinants of community health. Preventing, identifying and managing these infections must be a central public health focus. Most current zoonoses research focuses on the interface of the pathogen and the clinically ill person, emphasizing microbial detection, mechanisms of pathogenicity and clinical intervention strategies, rather than examining the causes of emergence, persistence and spread of new zoonoses. There are gaps in the understanding of the animal determinants of emergence and the capacity to train highly qualified individuals; these are major obstacles to preventing new disease threats. The ability to predict the emergence of zoonoses and their resulting public health and societal impacts are hindered when insufficient effort is devoted to understanding zoonotic disease epidemiology, and when zoonoses are not examined in a manner that yields fundamental insight into their origin and spread.EMERGING INFECTIOUS DISEASE RESEARCH SHOULD REST ON FOUR PILLARS: enhanced communications across disciplinary and agency boundaries; the assessment and development of surveillance and disease detection tools; the examination of linkages between animal health determinants of human health outcomes; and finally, cross-disciplinary training and research. A national strategy to predict, prevent and manage emerging diseases must have a prominent and explicit role for veterinary and biological researchers. An integrated health approach would provide decision makers with a firmer foundation from which to build evidence-based disease prevention and control plans that involve complex human/animal/environmental systems, and would serve as the foundation to train and support the new cadre of individuals ultimately needed to maintain and apply research capacity in this area.
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».