Wildlife policy, the food system and One Health: a complex systems analysis of unintended consequences for the prevention of emerging zoonoses in China, the Democratic Republic of the Congo and the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Evolving human-wildlife interactions have contributed to emerging zoonoses outbreaks, and pandemic prevention policy for wildlife management and conservation requires enhanced consideration from this perspective. However, the risk of unintended consequences is high. In this study, we aimed to assess how unrecognised complexity and system adaptation can lead to policy failure, and how these dynamics may impact zoonotic spillover risk and food system outcomes. METHODOLOGY: This study focused on three countries: China, the Democratic Republic of the Congo (DRC) and the Philippines. We combined evidence from a rapid literature review with key informant interviews to develop causal loop diagrams (CLDs), a form of systems map representing causal theory about system factors and interconnections. We analysed these CLDs using the 'fixes that fail' (FTF) systems archetype, a conceptual tool used to understand and communicate how system adaptation can lead to policy failure. In each country, we situated the FTF in the wider system of disease ecology and food system factors to highlight how zoonotic risk and food system outcomes may be impacted. RESULTS: We interviewed 104 participants and reviewed 303 documents. In each country, we identified a case of a policy with the potential to become an FTF: wildlife farming in China, the establishment of a new national park in the DRC, and international conservation agenda-setting in the Philippines. In each country, we highlighted context-specific impacts of the FTF on zoonotic spillover risk and key food system outcomes. CONCLUSION: Our use of systems thinking highlights how system adaptation may undermine prevention policy aims, with a range of unintended consequences for food systems and human, animal and environmental health. A broader application of systems-informed policy design and evaluation could help identify instruments approporiate for the disruption of system traps and improve policy success. A One Health approach may also increase success by supporting collaboration, communication and trust among actors to imporove collective policy action.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».