A reimagined One Health framework for wildlife conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The One Health discourse is dominated by the role of animal health as a determinant of human health. This discourse often disregards the intrinsic and ecological value of healthy animals and is thus an inadequate framing for wildlife conservation. Our paper reimagines One Health for conservation purposes based on five premises: (i) health is cumulative; (ii) there are multiple species with different health needs and goals in the same setting; (iii) One Health emphasizes “bundled” relationships unique to a setting, rather than independent and intersecting spheres of health; and One Health should be (iv) equity informed and (v) have a shared goal that can be achieved through intersectoral actions. The reimagined framework is centered on the guiding principle that all actions should ensure no species or generation is prevented from reaching good health by the actions to protect other species or generations. Grounded in the positive outcome of health equity, the framework uses three prompts to guide One Health planning – populations, places and goals. The paper discusses how the framework can be applied for research concerning wood bison herds under imminent threat in Canada.
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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 | 0,046 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,083 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».