THE INTERFACE BETWEEN THE LASSA VIRUS EPIDEMIC, THE COVID-19 PANDEMIC, AND THE FOOD ENVIRONMENT IN NIGERIA: A ONE HEALTH APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
For the Nigerian populace, social and health inequities continue to be disproportionately heightened due to the triad of Lassa virus epidemic, COVID-19 pandemic, and worsening food environment. This review uses secondary data sources to examine the interface of the Lassa virus (LASV) epidemic and the COVID-19 pandemic in Nigeria and its impact on the food environment. This paper adopts One Health as a conceptual framework and takes an integrative lens to understand the interconnections and parallels between the scourges of LASV and COVID-19 on the food environment. Significant challenges relating to hunger, poverty, food insecurity, food loss and malnutrition regarding both Lassa virus and COVID-19 were uncovered. The spread of zoonotic diseases transmitted from animals to humans are worsened by unplanned urbanization, urbanization of poverty, insufficient management information systems, population increase, and climate change. The paper discusses practical measures to preparedness and response and suggests that priority should be placed on the strengthening local food environment to encourage better food diversity, access, and affordable options. A One Health approach is holistic and contingent on an informed, inclusive, community-driven, and sustainable infrastructure as well as on healthy biodiversity and functioning ecosystems, which are necessary for human and environmental health.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».