Putting gender upfront in One Health AMR research and implementation strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite a gendered approach being increasingly applied across global health challenges, this has been a notable oversight in antimicrobial resistance (AMR) research. Failing to consider the complexity of human behaviours and roles in healthcare, animal production, and environmental settings compromises programmatic effectiveness and sustainability, while risking entrenching or widening existing social disparities. Research demonstrates how gender norms influence health-related behaviours across various sectors, from accessing healthcare to livestock rearing, with strong implications for antimicrobial stewardship and zoonotic disease transmission. The sparse literature connecting and investigating gender, equity and AMR – especially in a One Health context – hampers our ability to comprehensively address this global issue. The responsibility is however shared. This commentary advocates for funders to propel the inclusion of gender and equity-focused perspectives in AMR research and to set expectations in research landscapes, thus fostering a more equitable global health landscape and strengthening strategies against AMR. We outline our rationale and recommendations for other funders to support an ecosystem in AMR that supports gender and equity as a common aspect of AMR research and not an exception. One Health impact statement While AMR is increasingly recognised as a One Health challenge encompassing humans, animals, plants and the environment, sector-specific and cross-sectoral solutions needed to address AMR too often lack the multidisciplinary approach needed for a holistic response to this challenge. To date, AMR research has been largely biomedical, with limited social investigation including on gender and its interplay with factors that drive AMR in different settings such as healthcare, community or farm settings. Intentionally integrating gender analysis that informs AMR research design and implementation across sectors, including with supportive research funding opportunities, will help build the evidence base on how research projects and public programs should integrate and address gender disparities in AMR across the One Health spectrum. This is needed to ensure contextually relevant gender-informed solutions with sustainable impact.
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 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 | 0,313 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,034 |
| Communication savante | 0,025 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,047 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 ».