Stakeholder analysis for ‘One Health’ approach to tackle antimicrobial resistance
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) and interventions to mitigate it are multisectoral, exhibiting super-wicked features that require intersectoral collaboration and synergy. Although AMR and mitigation strategies are pressing issues, their solutions are complex, ethically challenging, multilayered and often conflict at various levels and among diverse stakeholders. The main objective of this study was to identify the values and potential contributions of stakeholder analysis related to AMR and potential interventions from a case study that is being undertaken in Nepal using a 'One Health' approach. A total of 33 representatives from human, animal, agricultural and environmental sectors attended a stakeholder meeting in Kathmandu to discuss AMR, its ethical and practical challenges, opportunities and potential interventions. Using a five-pillar framework for stakeholder analysis, we demonstrate its relevance for addressing AMR and propose practical considerations for implementing effective interventions in Nepal. Beyond the practical discussions on AMR and its interventions at the policy, implementation and practice levels, this study underscores the critical value of its methodological reflections for informing ongoing interventions both within Nepal and in similar contexts globally.
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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 | 0,104 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».