One Health literacy and governance of health leaders across three countries following the pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To address health threats and promoting health of all, One Health is an important approach. To foster the implementation of One Health, a framework proposed by Blankart et al. (2024) postulates a reinforcing relationship between One Health literacy and governance after being triggered by an external event. We build on this model and aim to explore how the postulated mechanism differs among health policy and practice leaders across the UK, Germany, and Switzerland after the external triggering event of the COVID-19 pandemic. Methods We developed an online survey instrument for each of the 5 elements of the framework and conducted it in April 2024. We targeted mid- and end-career leaders and senior experts from the Sciana network that reported about their personal experiences and perceived changes (scale from -5 to + 5). We performed descriptive and inferential statistics to analyse the data. The survey was complemented by structured interviews to gather contextual information. Results Leaders and experts (N = 30, response rate: 30%) increased their One Health literacy (mean: 2.2), increasingly engaged with One Health principles (mean: 1.0), which resulted in more calls for optimized One Health governance (mean: 2.4). The interviewees reported that they adopted and implemented a more consistent One Health governance (mean: 2.6), which led to more familiarity with One Health principles (mean: 2.3). According to the results, the average effect on One Health literacy and Governance was stronger in Germany, followed by Switzerland and the UK. Conclusions We have demonstrated that triggering events such as the COVID-19 pandemic have led to improvements in One Health literacy and subsequently One Health governance. We therefore suggest that the postulated framework holds in practice and have showed that there are important differences in uptake between leaders in the three countries. Further research may build on these findings and develop more effective health policy. Key messages • We have contributed to the understanding of how pandemics improve One Health literacy and subsequent One Health governance using the example through a survey of leaders in health policy and practice. • Based on the understanding of triggering events’ effect on One Health literacy and governance specific recommendations for the implementation of One Health in public health can be developed.
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 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 | 0,005 | 0,013 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».