Cross-sectoral synergy governance programme for antimicrobial resistance control in China using a ‘One Health’ approach: study protocol for a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Antimicrobial resistance (AMR) is a critical global public health concern, particularly acute in rural China. Counties, which cover extensive rural regions, face major challenges in AMR governance and thus require priority attention. Yet, AMR governance efforts across sectors are fragmented, with notable gaps in translating policy objectives into sustainable, practical governance measures. This programme will entail a series of studies focusing on county-level cross-sectoral synergy governance for AMR, aiming to identify optimal synergy governance strategies to curb AMR. METHODS AND ANALYSIS: The study comprises three phases: (1) understanding and exploring the state of cross-sectoral synergy governance and its internal mechanisms; (2) empirically evaluating AMR synergy governance capability using a developed evaluation indicator tool; and (3) identifying optimal AMR synergy governance strategies through a simulation and prediction model. Phase I involves conducting a content analysis of policy documents and semistructured interviews to understand and explore the state of cross-sectoral synergy governance and internal mechanisms. An evaluation indicator tool for AMR synergy governance capability will be developed through a two-round modified Delphi survey, hierarchical analysis process and percentage weighting method, with a typical case analysis being used for empirical evaluation in phase II. Phase III entails developing a simulation and prediction model using a series of artificial intelligence technologies, such as distributed Scrapy crawler technology, large language models, generative adversarial networks and deep multilayer models, all aimed at identifying optimal AMR synergy governance strategies. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the ethics committee of the Centre for Health Management and Policy Research, Shandong University (No. ECSHCMSDU20240904). The results of the studies will be submitted for publication in peer-reviewed journals, presented at national and international academic conferences.
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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 | 0,051 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,006 |
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 ».