EcoHealth research in Southeast Asia: Past, now, and the ways forward
Notice bibliographique
Résumé
EcoHealth is one of the comprehensive concepts to look at health as an integrative component of the complex relation of human, animal and environment. Although it was introduced in South East Asia (SEA) late in 2000’s by IDRC, its development in the region shows a dynamics in the landscape of research and application of EcoHealth in various fields such as emerging and zoonotic diseases, agriculture and health, education and training. The objective of this presentation is to review EcoHealth activities in SEA of the last 10 years to address lessons learned, challenges and future of EcoHealth in the region. We analysed all the EcoHealth programmes, initiatives and projects (now called projects) that have been being implemented in the past 10 years with support of IDRC in SEA. Main considered EcoHealth projects are: APEIR (Asian Partnership on Emerging Infectious Diseases Research), EcoZD (Ecosystem Approaches to the Better Management of Zoonotic Emerging Infectious Diseases in SEA), EcoEID (EcoHealth emerging infectious diseases research in SEA), FBLI (Field Building Leadership Initiative in SEA), BECA (Building Capacity in EcoHealth for SEA). The level of Ecohealth characterised by how much “EcoHealth content” was analysed. The results showed that generally, EcoHealth has been well perceived and taken by partners, in particular academia, policy makers and communities and generated some good research results in the field of ZEIDs. Some projects focused purely on capacity, others on research or both. However, the challenges remain at the project design and implementation level but also on the available capacity and coordination to develop EcoHealth research and teams in the countries as well as the issue of EcoHealth scaling-up. Finally we will present the ways forward of EcoHealth from a regional perspective in terms of research, training and policy translation using EcoHealth in combination with One Health approach.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,019 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».