Balancing the personal, local, institutional, and global: multiple case study and multidimensional scaling analysis of African experiences in addressing complexity and political economy in health research capacity strengthening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Strengthening health research capacity in low- and middle-income countries remains a major policy goal. The Health Research Capacity Strengthening (HRCS) Global Learning (HGL) program of work documented experiences of HRCS across sub-Saharan Africa. METHODS: We reviewed findings from HGL case studies and reflective papers regarding the dynamics of HRCS. Analysis was structured with respect to common challenges in such work, identified through a multi-dimensional scaling analysis of responses from 37 participants at the concluding symposium of the program of work. RESULTS: Symposium participants identified 10 distinct clusters of challenges: engaging researchers, policymakers, and donors; securing trust and cooperation; finding common interest; securing long-term funding; establishing sustainable models of capacity strengthening; ensuring Southern ownership; accommodating local health system priorities and constraints; addressing disincentives for academic engagement; establishing and retaining research teams; and sustaining mentorship and institutional support. Analysis links these challenges to three key and potentially competing drivers of the political economy of health research: an enduring model of independent researchers and research leaders, the globalization of knowledge and the linked mobility of (elite) individuals, and institutionalization of research within universities and research centres and, increasingly, national research and development agendas. CONCLUSIONS: We identify tensions between efforts to embrace the global 'Community of Science' and the promotion and protection of national and institutional agendas in an unequal global health research environment. A nuanced understanding of the dynamics and implications of the uneven global health research landscape is required, along with a willingness to explore pragmatic models that seek to balance these competing drivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,022 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».