Antimicrobial Resistance Threat, One Health Plans, and Administrative Capacity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Antimicrobial resistance (AMR) presents a growing global threat that demands coordinated policy action across human, animal, and environmental health sectors. This commentary examines how national AMR action plans, particularly from the United States, Canada, Ethiopia, Tanzania, Saudi Arabia, and Ireland, reflect the principles of administrative capacity and core themes in public administration. Drawing on the framework developed by Joaquin and Greitens (2021), the analysis explores how the dimensions of problem‐solving, management, communication, accountability, and administrative conservatorship are addressed in the design and implementation of these plans. A shared emphasis on environmental surveillance, integrated laboratory networks, public engagement, and evidence‐based decision‐making demonstrates the increasing alignment with a One Health approach. Post‐COVID updates to AMR strategies show growing attention to environmental transmission pathways and a clearer articulation of mission across sectors. However, gaps in accountability, resource allocation, and coordination remain significant, particularly in low‐ and middle‐income countries. A recurring theme is the need to equip policymakers with reliable, actionable information. Although all five elements of administrative capacity are evident across the plans, problem‐solving and management capacity, especially in the operationalization of surveillance and data systems, emerge as the most critical to achieving stated AMR goals. Building these capacities is essential to translating strategic visions into meaningful, measurable outcomes in the global fight against AMR. Building resilient and effective AMR responses will require not only scientific and financial investment but also the administrative infrastructure necessary to support collaboration, transparency, and mission‐driven implementation across agencies and nations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».