Under-representation of developing countries in the research literature: ethical issues arising from a survey of five leading medical journals
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is widely acknowledged that there is a global divide on health care and health research known as the 10/90 divide. METHODS: A retrospective survey of articles published in the BMJ, Lancet, NEJM, Annals of Internal Medicine & JAMA in a calendar year to examine the contribution of the developing world to medical literature. We categorized countries into four regions: UK, USA, Other Euro-American countries (OEAC) and (RoW). OEAC were European countries other than the UK but including Australia, New Zealand and Canada. RoW comprised all other countries. RESULTS: The average contribution of the RoW to the research literature in the five journals was 6.5%. In the two British journals 7.6% of the articles were from the RoW; in the three American journals 4.8% of articles were from RoW. The highest proportion of papers from the RoW was in the Lancet (12%). An analysis of the authorship of 151 articles from RoW showed that 104 (68.9%) involved authorship with developed countries in Europe or North America. There were 15 original papers in these journals with data from RoW but without any authors from RoW. CONCLUSIONS: There is a marked under-representation of countries in high-impact general medical journals. The ethical implications of this inequity and ways of reducing it are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle