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Enregistrement W2034064038 · doi:10.1186/1472-698x-10-s1-s1

Science-based health innovation in sub-Saharan Africa

2010· article· en· W2034064038 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC International Health and Human Rights · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesGenome CanadaOntario GenomicsUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOntario Genomics InstituteBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésKenyaEconomic growthTanzaniaPublic healthGross domestic productBusinessPolitical scienceMedicineSocioeconomicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years emerging markets such as India, China, and Brazil have developed appropriate business models and lower-cost technological innovations to address health challenges locally and internationally. But it is not well understood what capabilities African countries, with their high disease burden, have in science-based health innovation.This gap in knowledge is addressed by this series in BMC International Health and Human Rights. The series presents the results of extensive on-the-ground research in the form of four country case studies of health and biotechnology innovation, six studies of institutions within Africa involved in health product development, and one study of health venture funds in Africa. To the best of our knowledge it is the first extensive collection of empirical work on African science-based health innovation.The four country cases are Ghana, Rwanda, Tanzania and Uganda. The six case studies of institutions are A to Z Textiles (Tanzania), Acorn Technologies (South Africa), Bioventures venture capital fund (South Africa), the Malagasy Institute of Applied Research (IMRA; Madagascar), the Kenyan Medical Research Institute (KEMRI; Kenya), and Niprisan's development by Nigeria's National Institute for Pharmaceutical Research and Development and Xechem (Nigeria).All of the examples highlight pioneering attempts to build technological capacity, create economic opportunities, and retain talent on a continent significantly affected by brain drain. They point to the practical challenges for innovators on the ground, and suggest potentially helpful policies, funding streams, and other support systems.For African nations, health innovation represents an opportunity to increase domestic capacity to solve health challenges; for international funders, it is an opportunity to move beyond foreign aid and dependency. The shared goal is creating self-sustaining innovation that has both health and development impacts. While this is a long-term strategy, this series shows the potential of African-led innovation, and indicates how it might balance realism against opportunity. There is ample scope to learn lessons more systematically from cases like those we discuss; to link entrepreneurs, scientists, funders, and policy-makers into a network to share opportunities and challenges; and ultimately to better support and stimulate African-led health innovation.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,306 · 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