International Biosafety and Biosecurity Challenges: Suggestions for Developing Sustainable Capacity in Low-resource Countries
Notice bibliographique
Résumé
The increased global demand for improved disease detection and control has resulted in the expansion of diagnostic and research capacity. However, the increase in infectious disease detection capacity has not necessarily been paralleled by an increase in biosafety and biosecurity capacity, particularly in low-resource countries. Low-resource countries face numerous challenges that severely constrain the development, or expansion, of sustainable capacity in biosafety and biosecurity management. This article divides these challenges into nine broad categories: 1) Country-/Region-specific Regulatory Framework and Guidelines or Standards; 2) Biosafety Awareness; 3) Infrastructure; 4) Equipment, Reagents, and Services; 5) Management Processes and Administrative Controls; 6) Biosafety Curricula; 7) Training; 8) Biosafety Associations, Professional Competency, and Credentialing; and 9) Individual Mentoring and Organizational Twinning. Overcoming these challenges requires the collaborative efforts of representatives from the highest levels of local governments, the international biosafety community (e.g., international, regional, and national biosafety associations), and international development partners (e.g., national government agencies and programs, World Health Organization (WHO), World Bank, Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), and the World Organization for Animal Health (OIE) to identify, fund, and execute solutions for sustainable capacity development. Collaboration is required to develop solutions appropriate for the specific needs and available resources within any given country.
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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 | 0,022 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,018 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».