Mapping of stakeholders in avian influenza surveillance in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Highly pathogenic avian influenza viruses are highly transmissible and lethal in wild and domestic birds and can infect other mammals. Effective avian influenza surveillance and response requires coordinated, cross-sectoral efforts involving many organizations and individuals. A detailed understanding of who is involved and their role in surveillance and response is necessary for optimizing efforts. However, a comprehensive map of stakeholders and their roles in AI surveillance and response is currently lacking in Canada. PURPOSE: The aim of this study was to identify stakeholders and their roles in avian influenza surveillance to support effective surveillance and response in Canada. This map supplements existing information, including the Canadian Animal Health Surveillance System Poultry Surveillance Stakeholder Map, by comprehensively mapping specific sectors and organizations involved in avian influenza surveillance. FINDINGS: The final stakeholder list included 234 stakeholders involved in avian influenza surveillance (7 international, 60 national, 167 provincial/territorial). Stakeholders could have one role, multiple roles, or be involved in all steps of the surveillance cycle. The most common AI surveillance role was action and dissemination of information (n=141; 60.3%). There were 66 stakeholders (28.2%) involved in all steps of the surveillance cycle. SIGNIFICANCE: This process identified and characterized stakeholders involved in surveillance and response to avian influenza outbreaks in Canada, improving awareness amongst stakeholders of who is involved and what their roles are. This map is intended to facilitate proactive communication and collaboration with the long-term goal of mitigating the impact of highly pathogenic avian influenza outbreaks in Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».