Ecohealth research in Southeast Asia: past, present and the way forward
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecohealth is a comprehensive approach to understanding health at its human, animal and environmental interface in a socio-ecological systems context. This approach was introduced widely in Southeast Asia (SEA) by the Canadian International Development Research Centre (IDRC) in the late 2000s. Aimed at addressing the problem of emerging infectious diseases (EIDs), numerous such projects and activities have been generated throughout the region. Ecohealth is increasingly converging with the One Health approach, as both movements emphasise a holistic understanding to health. We conducted a scoping review by considering all of the Ecohealth programmes, initiatives and projects that have been implemented in SEA since the introduction of the approach, and also gathered information from peer-reviewed literature. The objective of this paper is to review Ecohealth activities within SEA over the last 10 years to address the lessons learned, challenges faced and the way forward for Ecohealth in the region. Activities range from those focusing purely on capacity, projects focusing on research and projects covering both. Achievements to date include, for example, research contributing to the field of infectious diseases in relation to social ecological factors and associated urbanisation and agricultural intensification. Challenges remain at the project design and implementation level, in the available capacity and coordination to develop Ecohealth research teams in the countries, gauging teams’ assimilation of Ecohealth’s underlying tenets and their translation into sustainable disease prevention and control, as well as in the ability to scale up Ecohealth projects. We suggest that the way forward for Ecohealth should be from a regional perspective in terms of research, training and policy translation using Ecohealth in combination with the One Health approach.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».