Challenges and Opportunities of US and Arab Collaborations in Health Services Research: A Case Study from Qatar
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,032 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».