Reflecting on One Health in Action During the COVID-19 Response
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic, a singular disruptive event in recent human history, has required rapid, innovative, coordinated and collaborative approaches to manage and ameliorate its worst impacts. However, the threat remains, and learning from initial efforts may benefit the response management in the future. One Health approaches to managing health challenges through multi-stakeholder engagement are underscored by an enabling environment. Here we describe three case studies from state (New South Wales, Australia), national (Ireland), and international (sub-Saharan Africa) scales which illustrate different aspects of One Health in action in response to the COVID-19 pandemic. In Ireland, a One Health team was assembled to help parameterise complex mathematical and resource models. In New South Wales, state authorities engaged collaboratively with animal health veterinarians and epidemiologists to leverage disease outbreak knowledge, expertise and technical and support structures for application to the COVID-19 emergency. The African One Health University Network linked members from health institutions and universities from eight countries to provide a virtual platform knowledge exchange on COVID-19 to support the response. Themes common to successful experiences included a shared resource base, interdisciplinary engagement, communication network strategies, and looking global to address local need. The One Health approaches used, particularly shared responsibility and knowledge integration, are benefiting the management of this pandemic and future One Health global challenges.
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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 | 0,024 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».