Healthy ecosystems for human and animal health: Science diplomacy for responsible development in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate warming is occurring most rapidly in the Arctic, which is both a sentinel and a driver of further global change. Ecosystems and human societies are already affected by warming. Permafrost thaws and species are on the move, bringing pathogens and vectors to virgin areas. During a five-year project, the CLINF – a Nordic Center of Excellence, funded by the Nordic Council of Ministers, has worked with the One Health concept, integrating environmental data with human and animal disease data in predictive models and creating maps of dynamic processes affecting the spread of infectious diseases. It is shown that tularemia outbreaks can be predicted even at a regional level with a manageable level of uncertainty. To decrease uncertainty, rapid development of new and harmonised technologies and databases is needed from currently highly heterogeneous data sources. A major source of uncertainty for the future of contaminants and infectious diseases in the Arctic, however, is associated with which paths the majority of the globe chooses to follow in the future. Diplomacy is one of the most powerful tools Arctic nations have to influence these choices of other nations, supported by Arctic science and One Health approaches that recognise the interconnection between people, animals, plants and their shared environment at the local, regional, national and global levels as essential for achieving a sustainable development for both the Arctic and the globe.
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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 | 0,034 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».