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Enregistrement W2069561046 · doi:10.1371/journal.pntd.0002568

Canada's Neglected Tropical Disease Research Network: Who's in the Core—Who's on the Periphery?

2013· article· en· W2069561046 sur OpenAlexafffundabout
Kaye Phillips, Jillian Clare Köhler, Peter Pennefather, Halla Thorsteinsdóttir, Joseph Wong

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésGeographyNeglected tropical diseasesRegional sciencePolitical scienceEconomic growthSocioeconomicsMedicineDiseaseSociologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study designed and applied accessible yet systematic methods to generate baseline information about the patterns and structure of Canada's neglected tropical disease (NTD) research network; a network that, until recently, was formed and functioned on the periphery of strategic Canadian research funding. METHODOLOGY: MULTIPLE METHODS WERE USED TO CONDUCT THIS STUDY, INCLUDING: (1) a systematic bibliometric procedure to capture archival NTD publications and co-authorship data; (2) a country-level "core-periphery" network analysis to measure and map the structure of Canada's NTD co-authorship network including its size, density, cliques, and centralization; and (3) a statistical analysis to test the correlation between the position of countries in Canada's NTD network ("k-core measure") and the quantity and quality of research produced. PRINCIPAL FINDINGS: Over the past sixty years (1950-2010), Canadian researchers have contributed to 1,079 NTD publications, specializing in Leishmania, African sleeping sickness, and leprosy. Of this work, 70% of all first authors and co-authors (n = 4,145) have been Canadian. Since the 1990s, however, a network of international co-authorship activity has been emerging, with representation of researchers from 62 different countries; largely researchers from OECD countries (e.g. United States and United Kingdom) and some non-OECD countries (e.g. Brazil and Iran). Canada has a core-periphery NTD international research structure, with a densely connected group of OECD countries and some African nations, such as Uganda and Kenya. Sitting predominantly on the periphery of this research network is a cluster of 16 non-OECD nations that fall within the lowest GDP percentile of the network. CONCLUSION/SIGNIFICANCE: The publication specialties, composition, and position of NTD researchers within Canada's NTD country network provide evidence that while Canadian researchers currently remain the overall gatekeepers of the NTD research they generate; there is opportunity to leverage existing research collaborations and help advance regions and NTD areas that are currently under-developed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0130,035
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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