Essential contributions of wildlife health surveillance to the United Nations Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
In response to the urgent need to protect the environment, economy, and society, the United Nations (UN) developed the Sustainable Development Goals (SDG) in 2015. The Sustainable Development Goals expand on the Millennium Development Goals as part of the UN’s broader effort to address global development needs. These goals aim to end poverty and other deprivations by improving health and education, reducing inequality, addressing climate change, and preserving oceans and forests. Protecting wildlife health, which is intrinsically linked to ecosystem health, can enhance socio-ecological resilience and support a sustainable future. Wildlife health surveillance is a vital tool for monitoring and mitigating health hazards and disease risks across species and ecosystems, contributing significantly to human, animal, and environmental health. We have identified comprehensive ways in which wildlife health surveillance activities are essential to achieving the Sustainable Development Goals, particularly: Zero Hunger (SDG 2), Good Health and Well-Being (SDG 3), Clean Water and Sanitation (SDG 6), Decent Work and Economic Growth (SDG 8), Responsible Consumption and Production (SDG 12), Climate Action (SDG 13), Life Below Water (SDG 14), Life on Land (SDG 15), and Partnerships for the Goals (SDG 17). We highlight the importance of investing in and optimizing wildlife health surveillance to advance the global sustainability agenda. Sustainable surveillance systems tailored to local contexts are key to achieving the SDGs.
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 | 0,027 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».