Toward a quantification of risks at the nexus of conservation and health: The case of bushmeat markets in Lao PDR
Notice bibliographique
Résumé
Trade of bushmeat and other wildlife for human consumption presents a unique set of challenges to policy-makers who are confronted with multiple trade-offs between conservation, food security, food safety, culture and tradition. In the face of these complex issues, risk assessments supported by quantitative information would facilitate evidence-based decision making. We propose a conceptual model for disease transmission risk analysis, inclusive of these multiple other facets. To quantify several processes included in this conceptual model we conducted questionnaire surveys with wildlife consumers and vendors in semi-urban centers in Lao People's Democratic Republic (Lao PDR, Laos) and direct observations of consumer behaviors. Direct observation of market stalls indicated an estimated average of 10 kg bushmeat biomass per stall per hour. The socio-demographic data suggested that consumption of bushmeat in urban areas was not for subsistence but rather driven by dietary preference and tradition. Consumer behavioral observations indicated that each animal receives an average of 7 contacts per hour. We provide other key parameters to estimate the risk of disease transmission from bushmeat consumption and illustrate their use in assessing the total public health and socio-economic impact of bushmeat consumption. Pursuing integrative approaches to the study of bushmeat consumption is essential to develop effective and balanced policies that support conservation, public health, and rural development goals.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».