Transdisciplinary and social-ecological health frameworks—Novel approaches to emerging parasitic and vector-borne diseases
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem Health, Conservation Medicine, EcoHealth, One Health, Planetary Health and GeoHealth are inter-related disciplines that underpin a shared understanding of the functional prerequisites of health, sustainable vitality and wellbeing. All of these are based on recognition that health interconnects species across the planet, and they offer ways to more effectively tackle complex real-world challenges. Herein we present a bibliometric analysis to document usage of a subset of such terms by journals over time. We also provide examples of parasitic and vector-borne diseases, including malaria, toxoplasmosis, baylisascariasis, and Lyme disease. These and many other diseases have persisted, emerged or re-emerged, and caused great harm to human and animal populations in developed and low income, biodiverse nations around the world, largely because of societal drivers that undermined natural processes of disease prevention and control, which had developed through co-evolution over millennia. Shortcomings in addressing drivers has arisen from a lack or coordinated efforts among researchers, health stewards, societies at large, and governments. Fortunately, specialists collaborating under transdisciplinary and socio-ecological health umbrellas are increasingly integrating established and new techniques for disease modeling, prediction, diagnosis, treatment, control, and prevention. Such approaches often emphasize conservation of biodiversity for health protection, and they provide novel opportunities to increase the efficiency and probability of success.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».