MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386137933 · doi:10.1017/one.2023.2

A reimagined One Health framework for wildlife conservation

2023· article· en· W4386137933 sur OpenAlexafffundabout
Craig Stephen, Alana Wilcox, Sarah Sine, Jennifer F. Provencher

Notice bibliographique

RevueResearch Directions One Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésWildlifeFraming (construction)Health equityEquity (law)GeographyOne HealthPublic relationsEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessPsychologyPolitical scienceSociologyEcologyPublic healthMedicineNursingBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,343
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Directions One HealthMême sujetZoonotic diseases and public healthTravaux en français237 207