Surveillancesystemen worden maar zelden optimaal gebruikt als datagenererende mechanismen. In dit project zullen verschillende bemonsteringsmechanismen worden getest op agent-based ziektetransmissiemodellen. De resulterende surveillancegegevens zullen vervolgens worden geëvalueerd in een Bayesiaans statistisch kader, waarna ze zullen worden gebruikt in een verbeterde impactbepaling. Dit zal gebeuren voor drie zoönosen in Nepal: cysticerose, boviene tuberculose en Japanse encefalitis.