A DETERMINANTS OF HEALTH CONCEPTUAL MODEL FOR FISH AND WILDLIFE HEALTH
Notice bibliographique
Résumé
Our objectives were to establish if the determinant of health model used in the fields of human population and public health could be adapted to wildlife health; if it was applicable to more than one species; and if it reflected how fish and wildlife managers conceptualized health in practice. A conceptual model was developed using a scoping review on fish and wildlife health and resilience coupled with a participatory process with experts on barren ground caribou ( Rangifer tarandus groenlandicus) and sockeye salmon ( Oncorhynchus nerka) health. Both the literature and experts supported the concept of wildlife health as a cumulative effect involving multiple factors that extend beyond the disease and pathogen focus of many wildlife health studies and legislation. Six themes were associated with fish and wildlife health: 1) the biologic endowment of the individual and population; 2) the animal's social environment; 3) the quality and abundance of the animal's needs for daily living; 4) the abiotic environment in which the animal lives; 5) sources of direct mortality; and 6) changing human expectations. These themes were shared between salmon and caribou and conformed to expert perceptions of health. Determinants of health used in human public health are used for planning, development of policy, and guiding of research. The model we produced may also have use as a wildlife health planning tool to help managers identify health protection priorities and to promote actions across the determinants of health.
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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 | 0,018 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».