Gendered knowledge practices and human-animal-ecological health in Papua New Guinea: a qualitative study during a zoonotic tuberculosis investigation
Notice bibliographique
Résumé
There have been consistent calls to incorporate gender frameworks into One Health research and policy. Men's and women's roles in relation to animals in many rural and agricultural communities may influence potential pathogen exposure and transmission patterns of zoonotic infectious diseases. However, men's and women's roles related to animals in rural societies are not static but change over time. This article draws on the results of qualitative research about perceptions and practices related to animal species and animal products in five sites located in Eastern Highlands Province and East New Britain, two provinces in Papua New Guinea (PNG). The qualitative research, which aimed to explore animal-human interactions that may pose a risk of zoonotic infections through focus group discussions, formed part of a broader study of zoonotic association and risks for extrapulmonary tuberculosis in PNG. We first introduce participants' descriptions of symptoms of illness that they attributed to zoonotic disease, as well as the animals that they attributed those diseases to. We then draw on an in-depth case study of practices related to rearing pigs - animals with important economic and social value in PNG - to illustrate the impact of social and ecological change on the interplay of gender and relationships with animals. One Health strategies at the community level can focus on gender as a way to understand changes underway in the type and intensity of interactions with animals in rural communities, including their potential impact on zoonotic diseases.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».