Constructing a One Health governance architecture: a systematic review and analysis of governance mechanisms for One Health
Notice bibliographique
Résumé
The integration of human, animal, and environmental health in the One Health framework is crucial for tackling complex health and environmental issues. Governance structures in One Health initiatives are essential for coordinating efforts, fostering partnerships, and establishing effective policy frameworks. This systematic review, registered with PROSPERO, aims to evaluate governance architectures in One Health initiatives. Searches in PubMed, Scopus, WoS, and Cochrane from 2000 to 2023 were conducted. Key terms focused on peer-reviewed articles, systematic reviews, and relevant grey literature. Nine eligible studies were selected based on inclusion criteria. Data synthesis aimed to assess governance mechanisms' functionality and effectiveness. Among 1277 sources screened, nine studies across diverse regions were eligible. An adapted framework assessed implementation mechanisms of international agreements, categorizing them into Engagement, Coordination, Policies, and Financial domains. The findings highlight the importance of effective governance, stakeholder engagement, and collaborative approaches in addressing One Health's challenges. Identified challenges include deficient intersectoral collaboration, funding constraints, and stakeholder conflicts. Robust governance frameworks are pivotal in One Health paradigms, emphasizing stakeholder engagement and collaboration. These insights guide policymakers, practitioners, and researchers in refining governance structures to enhance human-animal health and environmental sustainability. Acknowledging study limitations, such as methodological variations and limited geographical scope, underscores the importance of further research in this area.
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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 | 0,041 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».