RECOMENDACIÓN 1. IMPORTANCIA DEL NEXO BIODIVERSIDAD Y SALUD PARA LOS PLANES Y ESTRATEGIAS NACIONALES DE BIODIVERSIDAD–PRIORIZACIÓN DE LA PREVENCIÓN PRIMARIA EN SALUD
Bibliographic record
Abstract
El concepto “Una salud” (One Health), resume una idea conocida desde hace más de un siglo: la salud humana, animal y de los ecosistemas están interconectadas y son interdependientes (Organización Mundial de Sanidad Animal [OMSA], 2024). Las especies silvestres albergan una amplia diversidad de agentes patógenos, a los que el ser humano puede ser susceptible. Sin embargo, es fundamental considerar que los patógenos humanos representan solo una pequeña fracción de la diversidad de parásitos del mundo (Balloux and van Dorp, 2017). Es importante abordar urgentemente los impulsores de la pérdida de diversidad biológica a fin de reducir los riesgos para la salud, como lo sugiere el Marco Mundial de Biodiversidad de Kunming-Montreal (Subsidiary Body on Scientific, Technical and Technological Advice, 2024). Las actividades humanas han cruzado barreras naturales de manera insostenible, invadiendo áreas silvestres o extrayendo especímenes para consumo, comercio (mascotas), o como productos derivados o manufacturados, situaciones que facilitan riesgo de contacto inseguro entre animales y seres humanos. La caza para diferentes propósitos suele estar asociada con actividades de tala, durante las cuales se corre el riesgo de contacto directo con los animales y con artrópodos vectores de patógenos (Eve et al., 2000). De manera similar la minería, facilita eventos indirectos y nuevas infecciones (Ellwanger et al., 2020). Estas intervenciones en los hábitats alteran la dinámica e interacciones naturales de las especies silvestres y su entorno, aumentando el contacto directo con el ser humano e incrementando la probabilidad de transmisión de enfermedades zoonóticas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.008 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.012 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".