Arctic Vulnerability: Examining Biosecurity Risks Amidst Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Building on the objectives of a working paper, this chapter explores the intricate relationship between the Arctic Circle, climate change, and One Health. The Arctic is exceptionally susceptible to climate change, warming three times faster than the global average, leading to increased melting of snow, ice sheets, and permafrost. These changes heighten the vulnerability of flora, fauna, and Indigenous communities that thrive in this ecosystem. Additionally, thawing permafrost releases numerous toxins and revives dormant microorganisms, increasing biosecurity risks to human, animal, and plant health. Urgent enhancement of health surveillance is essential to identify and contain potential zoonotic disease outbreaks promptly. Informed by the One Health approach which emphasises the interconnection of environmental, animal, and human well-being, this working paper aims to enrich existing literature by systems mapping diverse One Health surveillance systems in this region. The overarching goal is to improve public health outcomes in the Arctic Circle by fostering transdisciplinary collaborations and addressing challenges associated with implementing the One Health framework in this vast and unique landscape. Aligned with the United Nations 2030 Agenda for Sustainable Development, emphasising transformative actions for planet protection, this paper advocates for the successful integration of the One Health framework to improve the holistic health of the ecosystem. In doing so, it supports ecological education and contributes to the overall goal of safeguarding the planet.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».