Analyzing One Health governance and implementation challenges in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Establishing a robust One Health (OH) governance is essential for ensuring effective coordination and collaboration among human, animal, and environmental health sectors to prevent and address complex health challenges like zoonoses or antimicrobial resistance. This study conducted a mixed-methods environmental scan to assess to what extent Mexico displays a OH governance and identify opportunities for improvement. Through documentary analysis, the study mapped OH national-level governance elements: infrastructure, multi-level regulations, leadership, multi-coordination mechanisms (MCMs), and financial and OH-trained human resources. Key informant interviews provided insights into enablers, barriers, and recommendations to enhance a OH governance. Findings reveal that Mexico has sector-specific governance elements: institutions, surveillance systems and laboratories, laws, and policies. However, the absence of a OH governmental body poses a challenge. Identified barriers include implementation challenges, non-harmonised legal frameworks, and limited intersectoral information exchange. Enablers include formal and ad hoc MCMs, OH-oriented policies, and educational initiatives. Like other middle-income countries in the region, institutionalising a OH governance in Mexico, may require a OH-specific framework and governing body, infrastructure rearrangements, and policy harmonisation. Strengthening coordination mechanisms, training OH professionals, and ensuring data-sharing surveillance systems are essential steps toward successful implementation, with adequate funding being a relevant factor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».