1。简介和背景1.1。埃塞俄比亚的保护区管理和生物多样性保护具有巨大的生态和文化多样性,为其人民提供了巨大的社会和经济发展潜力。埃塞俄比亚涵盖了全球重要性的两个生物多样性热点(东阿夫罗马坦和非洲之角)的主要部分,在非洲在全球生物多样性指数(GBI)中排名第7位。此外,埃塞俄比亚是世界上八个最重要的开发中心的一部分。其中包括咖啡(咖啡阿拉伯),Teff(Eragrostis tef),Enset(Ensete centricosum),高粱(高粱双色)等,它们的起源主要在埃塞俄比亚高地。生物多样性的丧失会影响穷人,尤其是妇女在管理中的作用,主要在农业和林业中使用自然资源。埃塞俄比亚的保护区约有72个占地约16.4%的保护区。随着国家森林优先区域的包含(约48000公里2),估计总PA覆盖率约为22%。本报告中的PA包括27个国家公园,6个野生动物保护区,32个受控狩猎区,2个庇护所和5个社区保护区(Ebi,2012; Solomon Abate,2014年)。这项研究集中在一个被称为Babile Elephant Sanctuary的保护区(BES)。为了减少生物多样性的丧失,政府宣布约有187,000公里2的区域被指定为保护区(PAS)(PAS)(Ebi,2012年)。现有的PA面临着从当地到政策层面的严重管理挑战。例如,该部门的频繁重组和改革增加了PAS对人类影响,机构记忆的丧失和受过训练的人力的脆弱性。在地方一级,非法狩猎,农业的土地清理,提取森林产品非常普遍。存在着人性化的冲突,在缺少放牧土地的地区(例如Awash National Park)的地区争夺资源(野生动植物和牲畜)的竞争(野生动植物和牲畜)。
Hayden,M。H.,Schramm,P。 P. D.,Khan,A。S.,Left-Begay,C.,Maldonado,J.,Saha,S.,Shafi,F.,Vaidyanatan,A.,A。,&Wilhelmi,O。 (2023)。 在这里。 在A. R. Crimes,C。W. Avery,D。R. Easterling,K。E. E. ),第五国民 美国 全球变更程序。 https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15Hayden,M。H.,Schramm,P。 P. D.,Khan,A。S.,Left-Begay,C.,Maldonado,J.,Saha,S.,Shafi,F.,Vaidyanatan,A.,A。,&Wilhelmi,O。 (2023)。在这里。在A. R. Crimes,C。W. Avery,D。R. Easterling,K。E. E. ),第五国民 美国 全球变更程序。 https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15在A. R. Crimes,C。W. Avery,D。R. Easterling,K。E. E.),第五国民美国全球变更程序。https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15
Hayden,M。H.,Schramm,P。 P. D.,Khan,A。S.,Left-Begay,C.,Maldonado,J.,Saha,S.,Shafi,F.,Vaidyanatan,A.,A。,&Wilhelmi,O。 (2023)。 在这里。 在A. R. Crimes,C。W. Avery,D。R. Easterling,K。E. E. ),第五国民 美国 全球变更程序。 https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15Hayden,M。H.,Schramm,P。 P. D.,Khan,A。S.,Left-Begay,C.,Maldonado,J.,Saha,S.,Shafi,F.,Vaidyanatan,A.,A。,&Wilhelmi,O。 (2023)。在这里。在A. R. Crimes,C。W. Avery,D。R. Easterling,K。E. E. ),第五国民 美国 全球变更程序。 https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15在A. R. Crimes,C。W. Avery,D。R. Easterling,K。E. E.),第五国民美国全球变更程序。https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15
虽然文献强烈支持对循证干预措施的可持续性(EBIS)的必要性,但我们提出了文献的评论,该文献仅表明只有三篇文章讨论了以健康为中心的可持续性策略。我们的可持续性准备策略(SRS)的目的是提高基础设施能力和EBI倡导,以影响可持续性准备水平。在本文中,我们描述了具有三种基于证据的组件的有前途的可持续性准备策略(SRS)的开发。This strategy: 1) is based on an adaptation of the Getting To Outcomes ® (GTO) evidence-based implementation process, 2) in cludes a logic model with documented evidence of the connection between targeted readiness factors and sus tainability outcomes, and 3) describes resources considered necessary to support implementation of the readiness strategy, namely a step-by-step Toolkit , Excel ™ Tools , webinar coaching and evaluation guides, and a coaching和评估培训指南。提出了国家SRS调查结果。介绍了所学到的教训以及未来的传播和实施计划。
本文件由克里斯蒂·埃比(美国华盛顿大学(美国)),卡洛斯·科瓦兰(美国澳大利亚悉尼大学;埃琳娜·维拉洛博斯·普拉斯(Elena Villalobos Prats)(WHO),彼得·贝里(Peter Berry)(加拿大加拿大卫生部)和迪亚尔米德·坎贝尔·坎贝尔·林德鲁姆(WHO)。谁感谢以下专家对本报告的修订和贡献:Kone Brama(Who); Ariel Brunn(英国英国和北爱尔兰英国伦敦卫生和热带医学学院); Paddy Enright(加拿大滑铁卢大学); solip ha(Who);盖伊·霍华德(英国布里斯托尔大学);萨里·科瓦特(Sari Kovats)(英国伦敦卫生与热带医学学院);罗伯特·马滕(Who);塔拉·内维尔(Who); Aderita Sena(Who);琳达·瓦兰(Linda Varangu)(加拿大加拿大绿色卫生保健联盟); Salvatore Vinci(Who); Sonam Yangchen(谁)。
作者 Ana Paula Aguiar、Lars Berg、Avit Bhowmik、John Biberman、Benigna Boza-Kiss、Anita Breuer、Daniela Buscaglia、Sebastian Busch、Lorenza Campagnolo、Ilan Chabay、Geoff Clarke、David Collste、Sarah Cornell、Felix Creutzig、Ines Dombrowsky、Kristie L. Ebi、Oreane Edelenbosch、Jae埃德蒙兹、藤森真一郎、欧文·加夫尼、安妮·古洪、阿努尔夫·格鲁布勒、赫尔穆特·哈伯尔、长谷川智子、蒂娜·海哈、汉娜·珍妮切克、龟井美穗、彼得·科尔普、朱莉娅·莱宁格、赫尔曼·洛策-坎彭、大卫·麦科勒姆、阿波罗尼亚·米奥拉、拉亚·默里、克里斯穆塔拉克、迈克尔·奥伯斯坦纳、肖纳利帕乔里、西蒙·帕金森、亚历山大·波普、乔安娜·葡萄牙·佩雷拉、胡安·曼努埃尔·普亚纳、维雷娜·劳兴瓦尔德、康斯坦丁·鲁赫、罗伯托·谢弗、波林·谢尔比克、约恩·施密特、吉多·施密特-特劳布、塞缪尔·塞勒斯、乔治·森佩霍、乌诺·斯维丁、阿萨纳西奥斯·瓦菲、赫勒尔·范索斯特、加里·维尔伯格、吉英和田,卡罗琳·齐姆
GtoPdb 网站分析 5 GtoPdb 网站访问统计 5 下载统计 8 GtoPdb 内容 8 GtoPdb 实体增长 9 GtoPdb 更新 10 靶标 10 配体 13 跟踪 BJP/BJCP 作者对新配体和靶标条目的请求 16 与 SIF 合作的天然产物项目 16 对为精选数据做出贡献的期刊的分析 17 AntibioticDB 和全球抗生素研究与发展伙伴关系 18 GtoPdb Web 应用程序开发 19 Web 应用程序更新 19 天然产物 19 核酸 19 连接 21 链接到其他资源 21 Pubchem 连接 22 GtoPdb 的 PubChem 统计数据 23 NCBI LinkOuts 23 欧洲 PMC 24 文献计量学和学术门户 25 核酸研究数据库问题 25 药理学简明指南 25 文献计量学 25 SARS-CoV-2回顾 26 其他 26 EBI UniProtKB/Swiss-Prot 交叉引用 27 HGNC 28 GPCRdb 28 数据库团队活动概述 29
高级机器学习 (ML) 已成功应用于各种领域。然而,这种机器学习在生物医学等“语义丰富的领域”中取得的成功却少得多,因为这些领域中的知识规范比其他硬科学更抽象、更不稳定。人工智能之父之一赫伯特·西蒙认为,这些独特的领域通常缺乏机械规则,人类领域专业知识的复杂性和深度无法通过统计进行汇总 [1]。如果我们要驾驭数据革命,就必须将大数据转化为大知识,而 KR&R 代表了实现这一目标的及时且令人兴奋的途径。KR&R 是人工智能的一个领域,它包括努力通过创建语义相关概念的认知网络来模拟人类学习的工作,在这个网络中,上下文和先前的经验决定了知识的产生。 [2] 早期开发先进数据管理系统的努力包括 EBI 的 SRS 服务器 [3] 和 Kleisli[4],在一定程度上预见了随后几年将出现的数据(和信息)洪流,并明确强调需要付出更多努力来满足这一需求。
气候变化对人类健康,福祉和生计的影响已经被感受到(政府间气候变化,2022年)。极端热量直接引起心血管和呼吸系统疾病,并对产妇的健康和出生结果产生负面影响(Carolan-Olah和Frankowska,2014; Syed,O'Sullivan和Phillips,2022; Ruan等,2023; Kuehn和McCormick,2017)。Natural hazards, such as storms and landslides, can cause damages to houses, severe injuries or death (Son, Liu and Bell, 2019).除了这些直接影响外,气候变化还通过破坏生计机会,造成粮食和水不安全感并减少获得基本服务的机会,间接影响健康和福祉(McMichael,2013; Sellers,Ebi和Hess,2019年)。例如,气候诱发的干旱事件减少了供水,因此导致农业产量下降,这可能会影响收入和粮食供应(Warner,2012年)。Water stress also makes women and girls travel longer distances to fetch water or take more time to do the household chores (e.g.洗衣),这使它们更容易受到健康影响。
1 Wellcome Sanger Institute,Wellcome Genome Campus,英国剑桥; 2个开放目标,英国欣克斯顿的惠康基因组校园; 3欧洲生物信息学研究所(Embl-ebi),欧洲分子生物学实验室,英国剑桥市惠康基因组校园; 4个布里斯托尔美犬,美国剑桥; 5英国布里斯托尔布里斯托尔大学人口健康科学系的医学研究委员会(MRC)综合流行病学部门; 6纳菲尔德人口健康系,牛津大学,英国牛津大学,临床试验服务部门和流行病学研究部门(CTSU); 7医学研究委员会人口健康研究部(MRC PHRU),纳菲尔德人口卫生系,牛津大学,牛津大学,英国; 8冰岛心脏协会,冰岛Kopavogur; 9冰岛冰岛大学医学院,冰岛雷克雅未克; 10约克生物医学研究所生物学系,赫尔约克医学院,约克大学,约克大学,英国