Towards improved preparedness and response to animal health crises : A case study of the poultry sector in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
L’accélération de la mondialisation, des changements environnementaux et de l’urbanisation ces dernières décennies sont à l’origine de défis majeurs en matière de santé et de bien-être animal. Des évènements tels que les pandémies de grippe A (H1N1) ou de COVID-19 ont mis en lumière la vulnérabilité des systèmes alimentaires mondiaux face à des crises sanitaires multisectorielles de plus en plus complexes et aux conséquences difficilement prévisibles. Afin de renforcer leurs capacités de réponse aux crises, de nombreux pays et organisations se sont dotés de systèmes de gestion multirisques (Incident Management System ou IMS) permettant une approche standardisée et systématique de tout type d’incident.Toutefois, la gestion de la santé et du bien-être animal reste mal intégrée à ces systèmes. Celle-ci s’organise souvent de manière ad hoc et déconnectée de la réponse globale, conduisant à des problèmes de gestion de des ressources et de l’information. De plus, les modèles d’IMS ont été principalement développés par des pays occidentaux, et leur applicabilité à d’autres contextes socio-économiques reste peu explorée.Ce travail basé sur une étude de cas s’articule autour de la question de recherche suivante : Quels sont les pratiques et besoins des acteur·ices de la filière avicole en Indonésie en matière de gestion de la santé animale, et dans quelles mesure les systèmes actuels de gestion des crises permettent-ils d’y apporter une réponse ?La première partie de ce travail porte sur l’étude du secteur avicole en Indonésie, avec pour objectifs d’illustrer les défis en santé animale par un cas concret et de décrire l’impact et les éventuelles barrières à la mise en place des politiques de gestion. 41 entretiens semi-directifs ont été réalisé auprès de 56 acteur·ices de la filière avicole dans cinq provinces d’Indonésie en juillet 2022, afin d’explorer leurs priorités, besoins et capacités en termes de gestion de la santé animale. Dans la seconde partie de ce travail, 33 entretiens avec 45 acteur·ices d’organisations internationales ont été réalisés de mai à juillet 2024 afin de décrire les principes communs des IMS internationaux et évaluer leur mise en pratique concrète. Enfin, l’applicabilité de ces cadres généraux à des contextes locaux spécifiques, à l’instar du système avicole indonésien, est discutée afin de proposer des pistes d’amélioration.Les résultats ont révélé que la coordination internationale dans le cadre des IMS pâtit d’un manque d’interopérabilité des systèmes d’information et de communication ainsi que de la persistance de silos disciplinaires. Au niveau local, l’étude du cas indonésien a montré un impact limité des systèmes officiels de surveillance et de gestion en santé animale, et révélé le rôle prépondérant des prestataires de service privés (vétérinaires, compagnies pharmaceutiques, etc.) dans la dissémination d’information en situation de crise. La forte compartimentalisation des secteurs public et privé, le manque d’interopérabilité des données de production ainsi que la dominance des canaux de communication informels contribuent à une gestion en silo des crises sanitaires. La réponse internationale standard, centrée sur la détection et l’éradication des foyers, apparait peu adaptée à un contexte d’endémie et de ressources limitées dans lequel la gestion des maladies infectieuses animales n’est pas perçue comme une priorité par rapport à d’autres enjeux politiques, économiques et environnementaux.Si les IMS contribuent à répondre aux besoins en termes de coordination et de gestion de l’information lors des crises, leur opérationnalisation tant au niveau international que local rencontre encore des obstacles. Il convient de repenser l’échelle d’application de ces systèmes, d’impliquer les parties prenantes dans le processus décisionnel, et de renforcer la mémoire organisationnelle pour s’assurer que les leçons tirées se traduisent par des changements significatifs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».