ILRI research on zoonoses in the Asia-Pacific region
Notice bibliographique
Résumé
In terms of a broader picture of zoonoses and their impact on poor livestock keepers ILRI undertook a review for the Department for International Development UK in 2012. Initial Asia-based ILRI projects on zoonoses focused on highly pathogenic avian influenza H5N1 and were located in Indonesia. Efficacy of HPAI vaccination research was USAID-funded – with Government of Indonesia and FAO as partners (2007-09) and the other Department for International Development (DfID/UKAID 2007-10) implemented in conjunction with Government, Royal Veterinary College (UK) and International Food Policy Research Institute (IFPRI) – focused more on institutional challenges, and included a livelihood analysis, evaluation of risk management and communication and advocacy. The most substantial project implemented by ILRI in the Asia Pacific region with a focus on zoonoses was the Ecosystem Approaches to the Better Management of Zoonotic Emerging Infectious Diseases in SE Asia (EcoZD) project supported by IDRC, Canada. The project recently completed after a 5½ year project cycle. The core objective was to build capacity among researchers and other key stakeholders to utilise an EcoHealth approach in tackling a priority zoonosis(-es). During the first phase researchers and institutions were identified to form multi-disciplinary (trans-disciplinary) teams. More than just a series of training, teams were required to design, implement and write up the research, with mentoring by ILRI scientists and additional external experts.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».