Blood on the Ice: the Need for Culturally Inclusive One Health Surveillance of Anthropozoonoses in the Arctic.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A zoonotic disease research focus on tropical and temperate climates often overlooks the arctic regions that also host diverse animal-borne pathogens. Indigenous populations in the arctic have close connections with both the land and animals which can put them at risk. Inherent in spiritual, cultural, social, and subsistence activities, time on the land is essential to definitions of health and wellness, a connectedness so elemental that it has been recognized in the UN Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (2008). Subsistence hunting, fishing, herding, and butchering of animals takes place in conditions that are suboptimal for the prevention of zoonotic infection. Given the Arctic's small, remote populations and often substandard medical care, cases of infection can be overlooked as a consequence ( Indigenous One Health in the Arctic: A systematic Literature Review of Circumpolar Zoonoses , Nelson et al., 2014). METHODS: The One Health Initiative seeks to build multidisciplinary collaborations for the purposes of controlling zoonotic diseases that include veterinary and medical professionals. By first examining the Initiative through a medical anthropology framework, then subsequently discussing and considering traditional indigenous knowledge sources on animal behavior and human health, an inclusive model that would respect and incorporate elements of both models is developed.
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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 | 0,017 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».