Call for reviews on global health challenges
Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to publish this special issue with reviews relevant to global health. IJPH launched this Call to concert the 9th European Congress on Tropical Medicine and International Health, which runs under the title ‘‘Driving the Best Science to Meet Global Health Challenges’’. The Call received high attention with 18 manuscripts submitted from 11 countries in the Americas, Europe and Asia. Although half of the submitted reviews addressed problems in low-income or developing countries, no authors from Africa responded to the Call. Does this reflect the continued inequity in the availability of research resources for global health? To manage the rigorous peer review process, we were again largely dependent on our highly committed international reviewers, greatly acknowledged in Table 1. Given the topic of the Call, we tried our best to involve experts from across the world as peer reviewers and received reports from 37 experts from 16 countries, though the majority of peer reviewers is based in USA or Canada (13), or in Europe (12). Nine reviews were finally accepted for publication. The special issue now presents an interesting range of reviews, as the contributing authors bring to our focus infectious diseases, maternal and child health, and finally physical and mental health. Repeating the major success of the IJPH Call launched in 2013 (Kunzli 2013), we have again asked the audience of the conference to choose the most interesting review based on a set of four abstracts that we considered to represent the most relevant reviews that were accepted for publication. The four publications reviewed topics on equity in maternal health care service utilization, knowledge transfer strategies to improve public health in lowincome countries, injury and rehabilitation interventions in humanitarian crises and concerns on vaccination use in lowand middle-income countries. Reducing maternal mortality is one of the Millennium Development Goals (MDGs) and in the post-2015 era, it will remain an important agenda to be pursued amidst the achievement of the Sustainable Development Goals (SDGs). A systematic review by Caliskan et al. (2015) found a lack of equity in the utilization of maternal health care in developing countries, and directed our attention to not only improving maternal care but more importantly, ensuring that even the most disadvantaged mothers have equal access to the improved care. This is an important This editorial is part of the special issue ‘‘Driving the Best Science to Meet Global Health Challenges’’ edited on the occasion of the 9th European Congress on Tropical Medicine and International Health 2015.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,089 | 0,264 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,025 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,083 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».