Towards an actionable One Health approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the increasing focus on strengthening One Health capacity building on global level, challenges remain in devising and implementing real-world interventions particularly in the Asia-Pacific region. Recognizing these gaps, the One Health Action Commission (OHAC) was established as an academic community for One Health action with an emphasis on research agenda setting to identify actions for highest impact. MAIN TEXT: This viewpoint describes the agenda of, and motivation for, the recently formed OHAC. Recognizing the urgent need for evidence to support the formulation of necessary action plans, OHAC advocates the adoption of both bottom-up and top-down approaches to identify the current gaps in combating zoonoses, antimicrobial resistance, addressing food safety, and to enhance capacity building for context-sensitive One Health implementation. CONCLUSIONS: By promoting broader engagement and connection of multidisciplinary stakeholders, OHAC envisions a collaborative global platform for the generation of innovative One Health knowledge, distilled practical experience and actionable policy advice, guided by strong ethical principles of One Health.
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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 | 0,113 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,079 |
| Communication savante | 0,021 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».