Understanding and strengthening wildlife and zoonotic disease policy processes: A research imperative
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic highlights the urgency and importance of monitoring, managing and addressing zoonotic diseases, and the acute challenges of doing so with sufficient inter-jurisdictional coordination in a dynamic global context. Although wildlife pathogens are well-studied clinically and ecologically, there is very little systematic scholarship on their management or on policy implications. The current global pandemic therefore presents a unique social science research imperative: to understand how decisions are made about preventing and responding to wildlife diseases, especially zoonoses, and how those policy processes can be improved as part of early warning systems, preparedness and rapid response. To meet these challenges, we recommend intensified research efforts towards: (i) generating functional insights about wildlife and zoonotic disease policy processes, (ii) enabling social and organizational learning to mobilize those insights, (iii) understanding epistemic instability to address populist anti-science and (iv) anticipating evolving and new zoonotic emergences, especially their human dimensions. Since policy processes for zoonoses can be acutely challenged during the early stages of an epidemic or pandemic, such insights can provide a pragmatic, empirically-based roadmap for enhancing their robustness and efficacy, and benefiting long-term decision-making efforts.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».