Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri Bağlamında Halk Sağlığı, Veteriner Halk Sağlığı ve Entegre Sağlık Yaklaşımları
Notice bibliographique
Résumé
Birleşmiş Milletler tarafından 2015 yılında kabul edilen Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri (SKH), yoksulluğun ortadan kaldırılması, gezegenin korunması ve herkes için refahın sağlanması amacıyla oluşturulmuş evrensel bir kalkınma gündemidir. Bu bölüm, SKH’lerin halk sağlığı ve veteriner halk sağlığı ile olan çok boyutlu ilişkisini incelemektedir. Halk sağlığı açısından SKH’ler; sağlığın sosyal belirleyicileri, eşitlik, kapsayıcılık, önleyici sağlık hizmetleri ve disiplinlerarası iş birliği ilkeleriyle örtüşmektedir. Veteriner halk sağlığı ise zoonotik hastalıkların kontrolü, gıda güvenliği, hayvan refahı, antimikrobiyal dirençle mücadele ve sürdürülebilir hayvancılık sistemleri aracılığıyla SKH’lere doğrudan katkı sunmaktadır. Ayrıca, Tek Sağlık ve Gezegen Sağlığı gibi yaklaşımlar kapsamında, insan, hayvan ve çevre sağlığını entegre eden çok aktörlü bir yönetişim modeli önerilmektedir. Bu bağlamda SKH’ler, yalnızca bir kalkınma aracı değil; aynı zamanda küresel sağlık güvenliği, çevresel sürdürülebilirlik ve sosyal adaletin sağlanması yönünde stratejik bir pusula işlevi görmektedir.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».