Culling and the Common Good: Re-evaluating Harms and Benefits under the One Health Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
One Health (OH) is a novel paradigm that recognizes that human and non-human animal health is interlinked through our shared environment. Increasingly prominent in public health responses to zoonoses, OH differs from traditional approaches to animal-borne infectious risks, because it also aims to promote the health of animals and ecological systems. Despite the widespread adoption of OH, culling remains a key component of institutional responses to the risks of zoonoses. Using the threats posed by highly pathogenic avian influenza viruses to human and animal health, economic activity and food security as a case exemplar, we explore whether culling and other standard control measures for animal-borne infectious disease might be justified as part of OH approaches. Our central premise is that OH requires us to reformulate 'health' as universal good that is best shared across species boundaries such that human health and well-being are contingent upon identifying and meeting the relevant sets of human and non-human interests and shared dependencies. Our purpose is to further nascent discussions about the ethical dimensions of OH and begin to describe the principles around which a public health agenda that truly seeks to co-promote human and non-human health could potentially begin to be implemented.
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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 | 0,162 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,103 |
| Communication savante | 0,016 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».