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Enregistrement W7126678566

Améliorer la préparation et la réponse aux crises sanitaires en santé animale : étude de cas du secteur avicole en Indonésie

2025· dissertation· en· W7126678566 sur OpenAlexfundno aff
Lorraine Chapot

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociation Nationale de la Recherche et de la TechnologieGlobal Affairs CanadaUnited States Agency for International Development
Mots-clésWork (physics)Public healthVulnerability (computing)Private sectorOne HealthUrbanizationInfluenza A virus subtype H5N1Animal healthGovernment (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The acceleration of globalization, environmental changes, and urbanization in recent decades have created major challenges for animal health and welfare. Events such as the 2009 influenza A (H1N1) and COVID-19 pandemics have highlighted the vulnerability of global food systems to increasingly complex multisectoral health crises with unpredictable consequences. In order to strengthen their response capabilities, many countries and organizations have adopted all-hazards incident management systems (IMS) to support a standardized and systematic response to all types of incidents.However, animal health and welfare management remains poorly integrated into these systems. Veterinary interventions are often organized on an ad hoc basis and disconnected from the overall response, leading to suboptimal management of resource and information. Furthermore, IMS models have been developed mainly by Western countries, and their applicability to other socio-economic contexts remains largely unexplored.This case study-based work focuses on the following research question: What are the practices and needs of stakeholders in the Indonesian poultry sector in terms of animal health management, and to what extent can current incident management systems address these needs?The first part of this work focuses on the study of the poultry sector in Indonesia to illustrate animal health challenges and to describe the impact and potential barriers to the implementation of management policies in a specific context. 41 semi-structured interviews were conducted with 56 public and private stakeholders in the poultry industry in five provinces of Indonesia in July 2022 to explore their priorities, needs, and capacities in terms of animal health management. In the second part of this work, 33 interviews with 45 actors from international organizations were conducted from May to July 2024 to describe the common principles of international IMS and evaluate their practical implementation. Finally, the applicability of these general frameworks to specific local context (such as the poultry sector in Indonesia) is critically discussed and pathways for improvement are suggested.The results revealed that coordination in international responses suffers from a lack of interoperability between information and communication systems, as well as the persistence of disciplinary silos. At the local level, the Indonesian case study showed that official animal health surveillance and management systems had a limited impact and revealed the predominant role of private service providers (veterinarians, pharmaceutical companies, etc.) in disseminating information during crises. The strong compartmentalization between the public and private sectors, the lack of interoperability of production and health data, and the dominance of informal communication channels contribute to the siloed management of health crises. The conventional international response, centered on the detection and eradication of outbreaks, appears ill-suited in a context of endemicity and limited resources, where infectious animal diseases are not perceived as a priority compared to other political, economic, and environmental issues.While IMS help to meet the needs for coordination and information management during crises, their operationalization both at the international and local levels still faces obstacles. There is a need to re-thing the scale of application of these systems, involve all stakeholders in the decision-making process, and strengthen organizational memory to ensure that lessons learned translate into meaningful changes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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