Lessons Learned About Coordinating Academic Partnerships From an International Network for Health Education
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing trend of academic partnerships between U.S., Canadian, and European health science institutions and academic health centers in low- and middle-income countries. These partnerships often encounter challenges such as resource disparities and power differentials, which affect the motivations, expectations, balance of benefits, and results of the joint projects. Little has been discussed in previous literature regarding the communication and project management processes that affect the success of such partnerships. To fill the gap in the literature, the authors present lessons learned from the African Health Open Educational Resources Network, a multicountry, multiorganizational partnership established in May 2008. The authors introduce the history of the network, then discuss actively engaging stakeholders throughout the project's life cycle (design, planning, execution, and closure) through professional development, relationship building, and assessment activities. They focus on communication and management practices used to identify mutually beneficial project goals, ensure timely completion of deliverables, and develop sustainable sociotechnical infrastructure for future collaborative projects. These activities yielded an interactive process of action, assessment, and reflection to ensure that project goals and values were aligned with implementation. The authors conclude with a discussion of lessons learned and how the partnership project may serve as a model for other universities and academic health centers in high-income countries and low- and middle-income countries that are interested in or currently pursuing international academic partnerships.
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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 | 0,072 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,024 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».