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Enregistrement W1944144234 · doi:10.1002/jid.2870

RESEARCH CAPACITY‐BUILDING IN AFRICA: NETWORKS, INSTITUTIONS AND LOCAL OWNERSHIP

2012· article· en· W1944144234 sur OpenAlexfundno aff
Sonja Marjanovic, Rebecca Hanlin, Stephanie Diepeveen, Joanna Chataway

Notice bibliographique

RevueJournal of International Development · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreWellcome TrustEconomic and Social Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésCapacity buildingKey (lock)BusinessEconomic growthKnowledge managementPublic relationsPolitical scienceComputer scienceEconomicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Networked models are often proposed as a means to enhance health research capacity‐building in Africa. This paper addresses a knowledge gap on what works and does not in capacity‐building in African research settings. It provides an analysis of how multi‐partner networks are built and how their success depends on building institutional level capacity‐strengthening within partner institutions. To do this, the paper focuses on the Wellcome Trust's African Institutions initiative, drawing on initial learning and evaluation project data. We identify priority areas for policy attention and share emerging early insights on mechanisms and strategies being implemented by consortia to address key challenges. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0010,017
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,776
Tête enseignante GPT0,656
Écart entre enseignants0,120 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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