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Enregistrement W2095477195 · doi:10.1186/1478-4505-8-21

Capacity development for health research in Africa: experiences managing the African Doctoral Dissertation Research Fellowship Program

2010· editorial· en· W2095477195 sur OpenAlexfundno aff
Caroline W. Kabiru, Chimaraoke Izugbara, Susan W Wambugu, Alex Ezeh

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2010
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWilliam and Flora Hewlett FoundationInternational Development Research CentreRockefeller FoundationFord Foundation
Mots-clésHealth services researchCapacity buildingHealth administrationCapacity developmentPublic healthProgram evaluationPolitical scienceHealth policyResearch programMedicinePublic relationsMedical educationEconomic growthNursingPublic administrationEnvironmental resource management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Africa's progress depends on her capacity to generate, adapt, and use scientific knowledge to meet regional health and development needs. Yet, Africa's higher education institutions that are mandated to foster this capacity lack adequate resources to generate and apply knowledge, raising the need for innovative approaches to enhance research capacity. In this paper, we describe a newly-developed program to support PhD research in health and population sciences at African universities, the African Doctoral Dissertation Research Fellowship (ADDRF) Program. We also share our experiences implementing the program. As health research capacity-strengthening in Africa continues to attract attention and as the need for such programs to be African-led is emphasized, our experiences in developing and implementing the ADDRF offer invaluable lessons to other institutions undertaking similar initiatives.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,009
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,543
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,055 · 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'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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