Analysis of convergence between a unified One Health policy framework and imbalanced research portfolio
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The One Health (OH) approach is collaborative, multisectoral, and transdisciplinary, acknowledging the interdependence among animal, human and environmental health. It has garnered attention within the scientific community, particularly in response to the rising prevalence and global spread of emerging and re-emerging infectious diseases. Common OH issues include zoonotic diseases, antimicrobial resistance (AMR), food and water safety, and the human-animal bond. Among various OH topics, AMR represents a well-described, long-term, complex issue, with a substantial global death toll and large economic costs. Whereas interdisciplinary and transdisciplinary teamwork seems appropriate to address such complex challenges, effects on knowledge production are poorly known. In this study, we investigate how the scientific community mobilizes “One Health.” A comparative bibliometric analysis of OH and AMR research enabled us to assess the level of transdisciplinary research, identify emerging themes, through a co-occurrence network analysis of keywords, and disciplines mobilized, through a co-citation network analysis of scientific journals, in research, as well as level of international collaboration through analysis of co-authorship among countries. We detected a lack of consideration for non-communicable diseases (e.g., obesity, diabetes, cardiovascular diseases) and the well-being of human and animal populations in analysis of themes. Furthermore, although many disciplines are involved in OH and AMR research, little attention was given to social sciences, environmental health, economics, and politics. There was a strong influence of major global economic powers, including the United States and China, in scientific research on OH and AMR, as well as substantial collaboration among European countries. The present results indicated that guidelines are needed to address the mentioned concerns, and specific funds are required for underrepresented countries.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».