The global health initiative and ACCESS Uganda partnership program: Developing health seminars for community health workers and evaluating nutritional knowledge and education practices in rural Uganda
Notice bibliographique
Résumé
The median (IQR) journal impact factor was 3 (1.9-4.7), and publications were cited 8 (3-19) times, even though many were published so recently that there have been few citation opportunities to date.Alumni who were postdoctoral Fellows (p < 0.001), from LMICs (p < 0.001), and were supported in earlier Program years (p¼0.003)had higher publication outputs, compared to doctoral Scholars, Americans, and later Program trainees.Other demographic factors (e.g., sex), duration of support (1 vs. 2 years), and research topics (e.g., infectious vs. non-communicable diseases) had little association with publication output except for trainees with research topics involving children, who had on average fewer publications (p¼0.003).Going Forward: The concentrated, mentored clinical research training in global health settings provided by the FICRS-F Program produced significant research productivity from its alumni.Program output grows each year, as alumni develop mature research careers and continue to publish.Publications of doctoral Scholars are likely to increase as they complete additional training and enter career positions.In 2012, FICRS-F was decentralized among 20 institutions in five consortia (Fogarty Global Health Program for Fellows and Scholars), emphasizing postdoctoral trainees from the US.Our results, particularly the finding that LMIC citizens had higher publication numbers than did US trainees, may inform the future evolution of the Program.
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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 | 0,028 | 0,028 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».