Proposed attributes of national wildlife health programmes
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife health is important for conservation, healthy ecosystems, sustainable development and biosecurity. It presents unique challenges for national programme governance and delivery because wildlife health not only crosses jurisdictional responsibilities and authorities but also inherently spans multiple sectors of expertise. The World Organisation for Animal Health (OIE) encourages its Members to have wildlife disease monitoring and notification systems. Where national wildlife health surveillance programmes do exist, they vary in scope and size. Evidence-based guidance is lacking on the critical functions and roles needed to meet the OIE’s recommendations and other expectations of a national programme. A literature review and consultation with national wildlife health programme leaders identified five key attributes of national programmes: 1) being knowledge and science based; 2) fostering cross-nation equivalence and harmonisation; 3) developing partnerships and national coordination; 4) providing leadership and administration of national efforts; and 5) capacity development. Proposed core purposes include: 1) establishment and communication of the national wildlife health status; 2) leading national planning; 3) centralising information and expertise; 4) developing national networks leading to harmonisation and collaborations; 5) developing wildlife health workforces; and 6) centralising administration and management of national programmes. A national wildlife health programme should aim to identify, effectively communicate and manage the risk to or from a country’s wildlife populations. It should generate the appropriate knowledge required to improve the effectiveness of wildlife policies and systems, including identifying and assessing emerging priorities, thus facilitating early warning, preparedness and preventive actions.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».