Water and sanitation: an essential battlefront in the war on antimicrobial resistance
Notice bibliographique
Résumé
Water and sanitation represent a key battlefront in combatting the spread of antimicrobial resistance (AMR). Basic water sanitation infrastructure is an essential first step towards protecting public health, thereby limiting the spread of pathogens and the need for antibiotics. AMR presents unique human health risks, meriting new risk assessment frameworks specifically adapted to water and sanitation-borne AMR. There are numerous exposure routes to AMR originating from human waste, each of which must be quantified for its relative risk to human health. Wastewater treatment plants play a vital role in centralized collection and treatment of human sewage, but there are numerous unresolved issues in terms of the microbial ecological processes occurring within them and the extent to which they attenuate or amplify AMR. Research is needed to advance understanding of the fate of resistant bacteria and antibiotic resistance genes in various waste management systems, depending on the local constraints and intended reuse applications. World Health Organization and national AMR action plans would benefit from a more holistic 'One Water' understanding. In this article we provide a framework for research, policy, practice and public engagement aimed at limiting the spread of AMR from water and sanitation in low-, medium- and high-income countries.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».