An expert opinion process to prioritize One Health information needs during a zoonotic disease outbreak
Notice bibliographique
Résumé
There is a global movement to implement a One Health approach across sectors to holistically address emerging issues that have implications for public, animal, and environmental health. The operationalization of a One Health model can support knowledge sharing and build an evidence base for designing research programs and decision-making tools to evaluate and mitigate intersectoral health challenges. In late 2021, the highly pathogenic avian influenza virus (HPAIV) H5N1 2.3.4.4b was detected in eastern Canada, and subsequently spread throughout the flyways of North America. Given the multiyear persistence of the current HPAIV in Europe and the continued detections in North America, Environment and Climate Change Canada and partners recognized the need to prioritize HPAIV-related information needs to inform future decision-making and management. In early 2023, we carried out an expert opinion exercise with partners from across One Health domains and expertise to prioritize information needs related to the conservation and management of migratory birds in Canada. The results informed on-the-ground programming for migratory bird activities in 2023 and onwards. The process illustrates how a One Health lens can be applied with a conservation focal point, using dedicated facilitation to synthesize expert opinions across groups with non-overlapping mandates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».