在加拿大，家禽和野生鸟类分别有独立的 AI 监测系统。加拿大法定禽流感监测系统（Canadian Notifiable Avian Influenza Surveillance System，CanNAISS）旨在预防、检测和消除家禽中的 H5 和 H7 亚型病毒；野生鸟类和其他野生动物的 AI 监测则由加拿大野生动物健康合作组织（Canadian Wildlife Health Cooperative，CWHC）等多个机构协同开展。然而，这两个监测系统各自独立，数据共享程度有限，难以全面监测疾病负担。而且，目前加拿大缺乏对 AI 监测和应对中利益相关者及其角色的全面了解，这对有效防控疫情极为不利。
为了解决这些问题，加拿大圭尔夫大学（University of Guelph）的研究人员 Erica Johncox、E. Jane Parmley 等人开展了 “Mapping of stakeholders in avian influenza surveillance in Canada” 研究，论文发表在《One Health Outlook》上。该研究意义重大，明确利益相关者及其角色，有助于优化各方协作与沟通，为制定更有效的防控策略提供依据，从而减少禽流感爆发对加拿大动物和人类健康以及经济的负面影响 。
研究人员主要采用了雪球抽样（Snowball Sampling）方法。首先，与主题专家和研究合著者咨询确定初始组织列表，然后在加拿大政府网站搜索 “avian influenza”，并查看相关网页识别更多组织，接着搜索已识别组织的网站，不断重复此过程直至无新组织被发现。之后，获取各组织的联系信息并进行沟通，完善利益相关者列表，并根据其网站信息确定在 AI 监测循环中的角色 。
AI 监测角色：最常见的 AI 监测角色是行动和信息传播（141 个，占 60.3%），有 66 个利益相关者（28.4%）参与了监测循环的所有步骤，包括加拿大政府、CFIA 等多个重要机构。
研究结论与讨论部分指出，本研究成功识别和绘制了加拿大 AI 监测中的利益相关者及其角色，但研究存在一定局限性。例如，仅联系了有公开英语信息的组织，可能遗漏部分组织；监测角色依据公开信息确定，可能无法完全反映组织的实际作用；未明确利益相关者之间的关系 。尽管如此，该研究仍具有重要意义。它为利益相关者的识别和参与提供了参考，有助于优化 AI 监测和相关工具，如决策支持系统（Decision Support System，DSS），从而提高对 AI 的检测和控制能力，减少其对健康和经济的负面影响。同时，研究也为后续进一步完善 AI 监测体系、加强各方协作提供了基础 。
