Requirements and considerations for effective implementation of integrated One Health antimicrobial resistance research
Notice bibliographique
Résumé
The One Health (OH) approach recognizes the interconnectedness of the health of people, animals, plants/crops and ecosystems, and is central to addressing antimicrobial resistance (AMR). The 7th Environmental Dimension of Antimicrobial Resistance Conference (EDAR7), held in Montreal in May 2024, exemplified this approach by convening international experts and stakeholders to discuss AMR research and policy progress. EDAR7 workshop #8 focused on (1) barriers to establishing effective OH AMR research programs, (2) gaps in OH AMR research priorities, and (3) potential solutions/approaches or "tools" to ensure programs develop in accordance with OH principles and generate insightful data that maximizes limited resources. Key workshop outcomes included identifying critical principles for OH AMR research programs and highlighting the pivotal role of sustainable data management strategies. Additionally, the importance of considering AMR policy and risk assessment needs when planning and designing research was emphasized. Discussions explored specific tools and approaches that support the standardized and harmonized collection and analysis of data, and associated challenges of integrating genomics data into current risk assessments and models. Synthesis of the workshop's discussions outlined critical considerations that interdisciplinary OH AMR research programs and networks should prioritize to enhance the impact of their outputs.
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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 | 0,189 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».