3E + 3B: An Elaborated One Health Approach to Bridging the Researcher-Stakeholder Disconnect at the Food-energy-water Nexus Within Circular Bioeconomies
Notice bibliographique
Résumé
The food-energy-water (FEW) nexus presents a complex set of challenges as it recognizes the profound and intricate interdependence of food production, energy generation, and water resources as well as the role of people in these systems. Managing issues at this nexus and within circular bioeconomies requires a highly integrated and transdisciplinary approach to successfully frame the problem and investigate sustainable solutions. A One Health approach applies this type of systems theory at the local, regional, national, and global levels with the goal of achieving optimal health for people, animals, plants, and their shared environment. However, there often remains a disconnect between stakeholders and researchers in both the research development and research product implementation stages. To address that, we propose a complimentary framework including 3 “E”s (Earn trust, Explore fears, and Educate) and 3 “B”s (Build partnerships, develop Business models, and Bear the perceived risks) to bridge that researcher-stakeholder disconnect.
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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 | 0,046 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,036 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».