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Enregistrement W2011159827 · doi:10.5539/gjhs.v4n6p148

Challenges and Opportunities of US and Arab Collaborations in Health Services Research: A Case Study from Qatar

2012· article· en· W2011159827 sur OpenAlexvenueno aff
Maya M. Hammoud, Maha Elnashar, Huda Abdelrahim, Amal Khidir, H. A. Elliott, Amal Killawi, Aasim I. Padela, Abdul Latif Al Khal, Abdulbari Bener, Michael D. Fetters

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQatar National Research FundFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésGeneral partnershipPolitical sciencePublic relationsGlobalizationQuality (philosophy)Global healthEconomic growthDocumentationHealth careBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic globalization and advances in technology have made it more feasible and even necessary to develop international research collaborations in global public health. Historically, collaborations in global research described in the literature have been mostly "North-South" collaborations in which the more developed "North" country works together with a developing "South" country to conduct research in the latter. This type of collaboration has for the most part, represented unequal partnership and rarely left behind a lasting impact. Recently, the opportunity for a new kind of international research partnership has emerged in which the host country has significant financial resources, but relatively limited expertise in research Methodology or techniques and research implementation. This type of collaboration features a relative equalization of power between the international partners. The purpose of this paper is to describe the process of building a successful research collaboration between a team in the United States and a team in Qatar, a rich Arabic nation in Gulf. We present a case study that provides an overview of our own project focused on the development of a culturally and linguistically adapted health care quality instrument for Qatar, discussing many of the benefits and challenges we encountered during each phase of instrument development. We present recommendations for researchers seeking sustainable and equitable partnerships with the Arab World.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,812
Tête enseignante GPT0,660
Écart entre enseignants0,152 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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