Research capacity strengthening: donor approaches to improving and assessing its impact in low‐ and middle‐income countries
Notice bibliographique
Résumé
Increasing attention, and a concomitant increase in funds, is being devoted to the strengthening of research capacity for health within low- and middle-income countries. Yet approaches to research capacity strengthening (RCS) are still new, and there is much debate about how to strengthen something that is so difficult to define, let alone measure. This paper aims to inform our understanding of how research capacity is being strengthened, and how we might consider the effectiveness of these initiatives. It does this by examining (a) understandings of and approaches to RCS, and (b) different ways in which RCS is monitored and evaluated. The study included a literature review, internet search, and analysis of the web pages and available documents for six donor organizations key to health RCS. E-mail and telephone discussions were conducted with experts in the area of health RCS, as well as semi-structured telephone interviews with representatives from the six identified organizations. The study found that understandings of and approaches to RCS are wide ranging. We are at the early stages of knowing how best to identify, target and affect the many factors that are important for stronger research capacity. Furthermore, as RCS initiatives become more wide-ranging and complex, they become more difficult to monitor and evaluate. Donors are struggling with many challenges associated with tracking RCS initiatives. There is no consensus on the best methods or tools to use. There is a clear need for improved strategies and the development of a tried and tested framework for RCS tracking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».