Navigating One Health in research-for-development: Reflections on the design and implementation of the CGIAR Initiative on One Health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Adopting One Health approaches is key for addressing interconnected health challenges. Yet, how to best put One Health into practice in research-for-development initiatives aiming to 'deliver impacts' remains unclear. Drawing on the CGIAR Initiative on One Health - a global initiative to address zoonotic diseases, antimicrobial resistance, and food and water safety - we reflect on challenges during program conception and implementation, prompting us to suggest improvements in multisectoral collaboration, coordination, and communication. Our approach involves conducting a researcher-centered process evaluation, comprising individual interviews that are subsequently thematically analyzed and synthesized. The key takeaway is that limited time for planning processes and short program timelines compared to envisioned development impacts may impede research-for-development efforts. Yet, collaborative work can be successful when adequate time and resources are allocated for planning with minimal disruption throughout implementation. Additionally, due to the multifaceted nature of One Health initiatives, it is important to pay attention to co-benefits and trade-offs, where taking action in one aspect may yield advantages and disadvantages in another, aiding to identify sustainable One Health development pathways. Forming close partnerships with national governments and local stakeholders is essential not only to promote sustainability but also to ensure local relevance, enhancing the potential for meaningful impact. Finally, regularly assessing progress toward development goals is critical as development stands as an overarching objective.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle