Leadership, governance and partnerships are essential One Health competencies
Notice bibliographique
Résumé
One Health is held as an approach to solve health problems in this era of complexity and globalization, but inadequate attention has been paid to the competencies required to build successful teams and programs. Most of the discussion on developing One Health teams focuses on creating cross-disciplinary awareness and technical skills. There is, however, evidence that collaborative, multi-disciplinary teams need skills, processes and institutions that enable policy and operations to be co-managed and co-delivered across jurisdictions. We propose that competencies in leadership and human resources; governance and infrastructure; and partnership and stakeholder engagement are essential, but often overlooked One Health attributes. Competencies in these staple attributes of leadership and management need to be more prominent in training and One Health capacity development. Although One Health has been in existence for over a decade, there has been no systematic evaluation of the essential attributes of successful and sustainable One Health programs. As such, much of this paper borrows from experience in other sectors dealing with complex, cross and inter-sectoral problems. Our objective is to advocate for increased investment in One Health leadership, governance and partnership skills to balance the focus on creating cross-disciplinary awareness and technical proficiency in order to maintain One Health as a viable approach to health issues at the human-animal-environment interface.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».