A veterinary perspective on One Health in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to long-range transported industrial chemicals, climate change and diseases is posing a risk to the overall health and populations of Arctic wildlife. Since local communities are relying on the same marine food web as marine mammals in the Arctic, it requires a One Health approach to understand the holistic ecosystem health including that of humans. Here we collect and identify gaps in the current knowledge of health in the Arctic and present the veterinary perspective of One Health and ecosystem dynamics. The review shows that exposure to persistent organic pollutants (POPs) is having multiple organ-system effects across taxa, including impacts on neuroendocrine disruption, immune suppression and decreased bone density among others. Furthermore, the warming Arctic climate is suspected to influence abiotic and biotic long-range transport and exposure pathways of contaminants to the Arctic resulting in increases in POP exposure of both wildlife and human populations. Exposure to vector-borne diseases and zoonoses may increase as well through range expansion and introduction of invasive species. It will be important in the future to investigate the effects of these multiple stressors on wildlife and local people to better predict the individual-level health risks. It is within this framework that One Health approaches offer promising opportunities to survey and pinpoint environmental changes that have effects on wildlife and human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».