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Enregistrement W4403096492 · doi:10.1136/bmjgh-2024-015690

Learning from the Montreal Protocol to improve the global governance of antimicrobial resistance

2024· review· en· W4403096492 sur OpenAlexafffundabout
Tina Nanyangwe-Moyo, Gabriel C. Fezza, Susan Rogers Van Katwyk, Steven J. Hoffman, Arne Ruckert, Samuel Orubu, Mathieu J. P. Poirier

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaWellcome Trust
Mots-clésAntibiotic resistanceCorporate governanceResistance (ecology)Protocol (science)AntimicrobialPolitical sciencePublic administrationMedicineBusinessBiologyMicrobiologyAntibioticsAlternative medicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Montreal Protocol has played a critical role in promoting global collective action to phase out the use of ozone-depleting substances, ultimately preventing millions of cases of skin cancer, cataracts and other health issues related to ultraviolet radiation exposure. This success entails transferable lessons for coordinated action required to improve the global governance of other challenges. Like ozone depletion, antimicrobial resistance (AMR) is a challenge of the global commons, requiring coordinated actions across human, animal and environmental sectors. We identify equity, flexibility and accountability as three core governance principles that underlie the success of the protocol and employ the 3-i framework to understand how interests, ideas and institutions contributed to the protocol's success. Equity-promoting strategies consisted of an inclusive negotiation process, supporting developing countries with multilateral funding and a progressive compliance model. Flexibility was built into the protocol through the development of country-specific strategies, reorienting incentive structures for industry and facilitating regular amendments in response to emerging scientific evidence. Accountability was promoted by mobilising public advocacy, establishing targets and enforcement mechanisms and conducting independent scientific and technical assessments. Applying our proposed principles presents an opportunity to improve the global governance of AMR. Finally, we acknowledge limitations to our analysis, including our focus on a single environmental treaty, significantly greater funding requirements and multifacetted stakeholder involvement in the case of AMR, differing market and incentives structures in antibiotic development and distribution, and ethical concerns with using trade restrictions as a policy tool.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,204
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,262
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2040,262
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0160,012
Science ouverte0,0060,014
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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