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Enregistrement W3118526182 · doi:10.1093/conphys/coaa139

Conservation physiology and the COVID-19 pandemic

2020· article· en· W3118526182 sur OpenAlexafffund
Steven J. Cooke, Rebecca L. Cramp, Christine L. Madliger, Jordanna N. Bergman, Connor Reeve, Jodie L. Rummer, Kevin R. Hultine, Andrea Fuller, Susannah S. French, Craig E. Franklin

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPandemicBiodiversityBiologyToolboxEnvironmental planningBiodiversity conservationConservation psychologyWildlifeWork (physics)Conservation scienceEnvironmental resource managementCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthEcologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)MedicineGeographyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic and associated public health measures have had unanticipated effects on ecosystems and biodiversity. Conservation physiology and its mechanistic underpinnings are well positioned to generate robust data to inform the extent to which the Anthropause has benefited biodiversity through alterations in disturbance-, pollution- and climate change-related emissions. The conservation physiology toolbox includes sensitive biomarkers and tools that can be used both retroactively (e.g. to reconstruct stress in wildlife before, during and after lockdown measures) and proactively (e.g. future viral waves) to understand the physiological consequences of the pandemic. The pandemic has also created new risks to ecosystems and biodiversity through extensive use of various antimicrobial products (e.g. hand cleansers, sprays) and plastic medical waste. Conservation physiology can be used to identify regulatory thresholds for those products. Moreover, given that COVID-19 is zoonotic, there is also opportunity for conservation physiologists to work closely with experts in conservation medicine and human health on strategies that will reduce the likelihood of future pandemics (e.g. what conditions enable disease development and pathogen transfer) while embracing the One Health concept. The conservation physiology community has also been impacted directly by COVID-19 with interruptions in research, training and networking (e.g. conferences). Because this is a nascent discipline, it will be particularly important to support early career researchers and ensure that there are recruitment pathways for the next generation of conservation physiologists while creating a diverse and inclusive community. We remain hopeful for the future and in particular the ability of the conservation physiology community to deliver relevant, solutions-oriented science to guide decision makers particularly during the important post-COVID transition and economic recovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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