The Landscape of Anthrax Prevention and Control: Stakeholders’ Perceptive in Odisha, India
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence and outbreaks of anthrax are interlinked with the animal-environment-human context, which signifies the need for collaborative, trans-disciplinary and multi-sectoral approaches for the prevention and control of anthrax. In India, there are hardly any shreds of evidence on the role of various stakeholders' on anthrax prevention and control. Therefore, this study addressed the experiences of various stakeholders on anthrax prevention and control strategies in Odisha, India. A qualitative explorative study was carried out using 42 in-depth-interviews among the stakeholders from health, veterinary and general administrative departments from the block, district, and state level. Two major themes emerged: (1) Epidemiological investigation of anthrax in Odisha, India, and (2) Biological and social prevention strategies for anthrax in Odisha, India. The study emphasizes setting up the surveillance system as per standard guideline, and strengthening the diagnostic facility at a regional medical college laboratory to avoid delay. Moreover, it emphasizes step-up inter-sectoral co-ordination, collaboration and sensitization among health, veterinary, forestry, education, nutrition and tribal welfare departments at all levels in order to reduce the prevalence and control the outbreaks of anthrax in Odisha state. It also recommends raising community literacy, in particular on safe carcass disposal, changing behavior on dead-livestock consumption, and compliance with livestock vaccinations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».