运用心理模型来确定加利福尼亚州野生动物健康管理中的一个健康优先事项

《One Health》：Use of mental models to identify one health priorities for wildlife health management in California

通过工作坊中的认知图方法，与野生动物和人间疫病专家合作，分析加州野生动物疾病发生和传播的关键因素。研究发现专家在系统组成部分上有共识，但在连接方式上存在分歧，显示系统思维和跨学科合作的重要性。人类期望因素如政策和协作被重视，但连接性不足。研究证实认知图方法能有效建立多利益相关者共识，为制定一患病态管理策略提供基础。

　　野生动物健康与人类健康、生态系统健康之间的联系日益紧密，尤其是在面对野生动物源性疾病的挑战时。随着生态系统的压力不断增加，例如栖息地丧失、气候变化以及动物的全球流动，这些疾病对动物、人类以及经济的影响也变得愈发显著。因此，推动跨学科合作并建立一个共同的系统愿景，以优先考虑管理行动和政策制定，成为解决这一问题的关键。在这一背景下，One Health框架被广泛采用，它强调将人类健康、动物健康和生态系统健康作为一个整体进行综合管理。然而，如何在实际操作中实现这一框架仍然是一个挑战，特别是在如何整合不同领域的知识、形成统一的视角以及促进决策者与科学家之间的有效沟通方面。

为了探索这一问题，加州鱼类与野生动物部（CDFW）联合加州大学戴维斯分校（UC Davis）在2023年组织了一系列研讨会，邀请了来自不同机构和组织的野生动物与人畜共患病专家。这些专家包括来自州政府、联邦机构、非政府组织、学术界以及野生动物康复中心的代表。研究的目标是通过构建和分析专家的“心智模型”来揭示影响加州野生动物疾病发生与传播的关键因素，并识别出一个野生动物健康协作网络应优先关注的问题。心智模型是一种简化但有组织的知识结构，它帮助人们理解复杂的社会-生态系统的运作方式，同时也能揭示潜在的协同点和管理重点。

在研讨会上，参与者被分成五个小组，每个小组由不同背景的专家组成。为了促进集体学习，每个小组被要求共同构建一张认知地图，而不是单独绘制。认知地图是心智模型的一种具体形式，用于识别系统中的各个组成部分以及它们之间的因果关系。这种做法不仅有助于形成对系统结构的共同理解，还能够帮助发现那些对系统运作至关重要的关键节点。

在认知地图的构建过程中，参与者被提供了一系列可能的疾病驱动因素，这些因素涵盖了从环境因素到人类活动的多个方面。他们被鼓励将这些因素分类并放置在白板上，同时用箭头表示这些因素之间的相互作用。通过这种方式，专家们能够直观地表达他们对系统中各个组成部分及其相互关系的理解。此外，参与者还使用了贴纸对被认为对系统有重要影响的因素进行投票，这些投票结果被用来衡量哪些因素在专家眼中更具影响力，以及是否可以通过协作行动加以改善。

研究结果显示，虽然专家们在识别关键健康驱动因素方面存在一定程度的共识，但在这些因素之间的连接方式上却意见不一。这种共识与分歧的对比表明，尽管专家们普遍认可某些因素的重要性，例如栖息地质量、经济状况、政策制定和疾病知识，但他们对于这些因素如何相互作用的理解仍然存在差异。这反映了在复杂的社会-生态系统中，系统层面的思维和合作仍然是一个需要进一步发展的领域。

在分析这些认知地图时，研究者还发现了一些重要的模式。例如，大多数认知地图中包含了“非生物环境”和“人类期望”两个主题，而“社会环境”则较少被提及。这一现象表明，虽然环境因素和人类活动在野生动物健康系统中扮演着核心角色，但社会因素在某些专家眼中可能被认为较为复杂或难以纳入系统分析之中。此外，尽管“人类期望”主题中的因素获得了最多的投票支持，但这些因素在认知地图中的连接性却不如“非生物环境”中的因素。这可能意味着，虽然人类活动对野生动物健康有重要影响，但这些影响的机制和路径仍然不够明确，从而限制了其在系统管理中的应用。

研究还探讨了“影响”与“中心性”之间的关系。中心性通常指一个节点在网络中的连接程度，而影响则指该节点在系统中被认为重要的程度。研究发现，影响较大的节点往往具有较高的中心性，但这一关系在不同主题之间存在差异。例如，在“生物基础”、“人类期望”和“社会环境”主题中，影响与中心性之间存在显著的正相关，而在“非生物环境”、“直接死亡压力”和“日常生活需求”主题中，这种相关性则不明显。这一结果表明，某些因素虽然在系统中具有较高的连接性，但其对系统的影响程度可能受到其他因素的限制，如缺乏足够的数据或管理能力。

此外，研究还揭示了在系统思维过程中，某些因素的连接性可能比其影响力更重要。例如，一些因素虽然在系统中被广泛提及，但它们的连接性却较为有限，这可能意味着这些因素在系统中扮演的是“外部约束”的角色，而不是可以被直接影响的“核心组件”。这种外部约束的存在提醒我们，在制定野生动物健康政策时，需要考虑到那些难以改变的环境和社会因素，同时也要探索如何通过合作和网络扩展来应对这些挑战。

在研究过程中，专家们也指出了系统思维的困难之处。尽管他们对系统中的各个组成部分有一定程度的共识，但在这些组成部分之间的连接方式上却存在显著分歧。这表明，虽然识别关键因素是系统分析的第一步，但真正理解这些因素之间的复杂关系仍然是一项艰巨的任务。因此，为了推动One Health框架的实际应用，需要加强跨学科的交流与合作，同时也要对系统的因果关系进行更深入的研究。

本研究的一个重要发现是，参与者在某些领域（如生物基础和生态学）展现出更强的系统思维能力，而在其他领域（如政策和社会因素）则相对薄弱。这种差异可能源于专家们在不同学科背景下的经验积累和知识结构。例如，生态学专家可能更擅长识别和描述生态系统的动态变化，而政策制定者则可能更关注人类活动对系统的影响。这种学科间的差异表明，为了实现有效的系统管理，需要促进不同领域的专家之间的互动与合作，特别是在那些涉及社会和政策因素的领域。

在实际应用中，研究结果对建立一个跨领域的野生动物健康协作网络具有重要的指导意义。首先，协作网络应优先关注那些具有高影响力和高中心性的因素，例如疾病知识、政策、栖息地质量和病原体。这些因素不仅在专家眼中被视为关键，而且它们在系统中的连接性也较强，这使得它们成为潜在的管理重点。其次，协作网络需要认识到某些因素（如气候变化、栖息地破碎化和能源开发）虽然对系统有重要影响，但它们的控制权可能不在当前的管理机构手中，因此需要寻求与其他领域的专家和组织合作，以探索如何在这些外部约束下找到可行的解决方案。

最后，研究也指出了当前研究的一些局限性。首先，参与研究的专家群体相对有限，主要来自加州和西南部的机构和组织，因此未来的研究需要涵盖更广泛的参与者，以确保研究结果的代表性。其次，认知地图方法需要更精确地定义因果效应，以便更好地理解系统中各个因素之间的相互作用。最后，研究主要基于西方科学知识，未来的工作应考虑如何整合传统生态知识，以更全面地理解野生动物健康系统。

总体而言，本研究通过构建和分析专家的心智模型，揭示了野生动物健康系统中的关键因素及其相互关系。研究结果表明，虽然专家们在识别关键因素方面存在一定程度的共识，但在如何连接这些因素方面仍存在较大的分歧。这提示我们，实现One Health框架的系统化管理不仅需要跨学科的合作，还需要更深入的系统分析和沟通。同时，研究还强调了在系统思维过程中，某些因素的连接性可能比其影响力更重要，这为未来的政策制定和管理行动提供了新的视角和思路。通过这种心智模型的方法，可以为建立一个共享愿景、推动跨领域合作和实现有效的野生动物健康管理提供基础支持。