Intergovernmental or fully independent? Designing a scientific panel on evidence for action against antimicrobial resistance
Notice bibliographique
Résumé
Effective global action against antimicrobial resistance (AMR) relies on the successful synthesis and translation of rigorous scientific evidence into policy and practice. Despite a call in 2019 by the Interagency Coordination Group on AMR to establish a policy-science interface, and the reaffirmation to establish a scientific panel in the 2024 Political Declaration on Antimicrobial Resistance, no authoritative entity currently exists that synthesizes the scientific evidence on AMR and outlines policy options based on the best scientific insight. A Scientific Panel on Evidence for Action against AMR (SPEA) could address this gap, as well as contribute to additional governance gaps in the space of AMR, by facilitating better global coordination and cooperation; establishing real-time evidence to guide policy actions; and monitoring progress towards any globally agreed upon AMR goals and targets. In this essay, we argue that SPEA has the potential to fulfill several governance functions, and we explore two design options for such a scientific panel to promote equitable and evidence-informed policy implementation. We first reflect on how the successes and failures of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) should inform the SPEA. Building on these lessons, we then highlight the key functions of the SPEA, before proposing two models for how it could function in the context of the existing global governance of AMR. Finally, we reflect on the challenges inherent to each proposed governance model. The recent reaffirmation by the United Nations General Assembly to establish a scientific panel in the area of AMR represents a critical opportunity to enhance global AMR governance, promote evidence-based policy implementation, and foster international cooperation in combatting AMR.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».