MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7126302051

Towards improved preparedness and response to animal health crises : A case study of the poultry sector in Indonesia

2025· article· en· W7126302051 sur OpenAlexfundno aff
Lorraine Chapot

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock and Poultry Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociation Nationale de la Recherche et de la TechnologieGlobal Affairs CanadaUnited States Agency for International Development
Mots-clésAnimal healthAnimal productionPublic managementContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuetheses.fr (ABES)Même sujetLivestock and Poultry ManagementTravaux en français237 207