Animal board invited review: Risks of zoonotic disease emergence at the interface of wildlife and livestock systems
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing coronavirus disease 19s pandemic has yet again demonstrated the importance of the human-animal interface in the emergence of zoonotic diseases, and in particular the role of wildlife and livestock species as potential hosts and virus reservoirs. As most diseases emerge out of the human-animal interface, a better understanding of the specific drivers and mechanisms involved is crucial to prepare for future disease outbreaks. Interactions between wildlife and livestock systems contribute to the emergence of zoonotic diseases, especially in the face of globalization, habitat fragmentation and destruction and climate change. As several groups of viruses and bacteria are more likely to emerge, we focus on pathogenic viruses of the Bunyavirales, Coronaviridae, Flaviviridae, Orthomyxoviridae, and Paramyxoviridae, as well as bacterial species including Mycobacterium sp., Brucella sp., Bacillus anthracis and Coxiella burnetii. Noteworthy, it was difficult to predict the drivers of disease emergence in the past, even for well-known pathogens. Thus, an improved surveillance in hotspot areas and the availability of fast, effective, and adaptable control measures would definitely contribute to preparedness. We here propose strategies to mitigate the risk of emergence and/or re-emergence of prioritized pathogens to prevent future epidemics.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,011 |
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 ».