Preventing zoonotic spillover through regulatory frameworks governing wildlife trade: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife trade can create adverse impacts for biodiversity and human health globally, including increased risks for zoonotic spillover that can lead to pandemics. Institutional responses to zoonotic threats posed by wildlife trade are diverse; understanding regulations governing wildlife trade is an important step for effective zoonotic spillover prevention measures. In this review, we focused on peer-reviewed studies and grey literature conducted on regulatory approaches that govern domestic and international wildlife trade in order to assess the role of local, national and global-level institutions in the prevention of zoonotic spillover and infection transmission between humans. The five-stage scoping review protocol described by Arksey and O'Malley to map key concepts and main sources and types of evidence available was followed to understand and analyze empirical evidence from peer-reviewed studies and grey literature conducted on regulatory approaches that govern domestic and international wildlife. Sources were included if they discuss at least one of three points: regulatory approaches governing the wild animal trade, including wild animal markets, traditional medicine or exotic pets; regulatory approaches governing importation of wild animals and the international wildlife supply chain; or the role of local, national, and global-level institutions in regulating wild animal trade for food, traditional medicine or exotic pets. A total of 1598 sources were retrieved, from which 32 sources were included in the final review (30 studies + 2 grey literature reports). Based on published literature, regulations governing wildlife trade are inconsistent within and between countries. Organizations regulating wildlife trade may have competing interests, which can lead to fragmentation and a lack in coordination and oversight. National compliance with international regulations can be an issue. Reducing the probability of spillover events in wildlife trade is key to prevent future pandemics. Our results indicate a need for enhanced regulatory harmonization within and between national and supranational regulations. Coordination and collaboration for prevention of zoonotic infection and spillover may be enhanced through future research focused on the effectiveness of timely Information sharing and global- and national- level harmonization of wildlife trade regulations.
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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 | 0,020 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».