Emerging complexities and rising omission: Contrasts among socio-ecological contexts of infectious diseases, research and policy in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we explore elements that highlight the interdependent nature of demands for knowledge production and decision-making related to the appearance of emerging diseases. To this end, we refer to scientific production and current contextual evidence to verify situations mainly related to the Brazilian Amazon, which suffers systematic disturbances and is characterized as a possible source of pathogenic microorganisms. With the acceleration of the Anthropocene's environmental changes, socio-ecological instabilities and the possibility of the emergence of infectious diseases merge into a background of a ´twin insurgency´. Furthermore, there is a tendency to impose economic hegemony in the current Brazilian context, corroborating discourses and pressures to a scientific simplification and denial. With this, we assert that developmental sectoral actions and monoculture of knowledge characterize an agenda of omission, that is, a process of decision making that indirectly reinforces ecological degradation and carelessness in the face of the possibility of the emergence and spreading of new diseases, such as COVID-19. Tackling the socio-ecological complexity inherent in the risk of the emergence of infectious diseases requires robust co-construction of scientific knowledge, eco-social approaches, and corresponding governance and sophisticated decision-making arrangements.
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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 | 0,000 | 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 ».