Improved Wildlife Health and Disease Surveillance through the Combined Use of Local Knowledge and Scientific Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Effective health and disease surveillance of wildlife populations is necessary for evidence-based wildlife management and conservation, as well as for the protection of human and animal health. Wildlife surveillance, however, is often challenging to undertake due to numerous limitations associated with gathering and interpreting field data from free-ranging populations. This thesis illustrates a novel approach to wildlife health surveillance which overcomes these limitations by capitalizing on the experiential-based knowledge of resource users documented with participatory methods and applied in combination with conventional surveillance methods. This participatory approach was developed and applied in – and with the active participation of – the community of Cambridge Bay in the Canadian Arctic to improve veterinary surveillance of muskoxen (Ovibos moschatus). In the North, harvesting muskoxen improves food security, the local economy and is connected to local indigenous culture and traditions. In Cambridge Bay, an accurate understanding of muskoxen health was urgently needed due to local concerns of possible declines and disease emergence. A participatory surveillance program composed of different activities which drew on both local knowledge and scientific knowledge was developed. Semi-structured interviews of key informants applied participatory epidemiology techniques to document local knowledge on muskox health, while scientific knowledge was generated by testing samples collected through collaboration with hunters, field investigations, and available archives. Local knowledge of key informants proved critical for filling historic and contemporary knowledge gaps on muskox health, including data on demography, morbidity, mortality and body condition, highlighting its potential to serve as an early warning system for detecting changes in wildlife health. Local knowledge informed the design of targeted scientific studies, and when combined the two knowledge systems reduced the overall uncertainty of the surveillance output. Participation of local resource users throughout the study enabled development of a surveillance adapted to the local context and needs, including customization of surveillance interventions. In addition to producing important information for Cambridge Bay and the local muskox population, this thesis develops the field of participatory wildlife surveillance by illustrating the broader applicability of this approach for enhancing the capacity for health surveillance of other wildlife species, both harvested and not, and in other settings.
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 | 0,037 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».