Training and Capacity Building in LMIC for Research in Heart and Lung Diseases: The NHLBI—UnitedHealth Global Health Centers of Excellence Program
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
Stemming the tide of noncommunicable diseases (NCDs) worldwide requires a multipronged approach. Although much attention has been paid to disease control measures, there is relatively little consideration of the importance of training the next generation of health-related researchers to play their important role in this global epidemic. The lack of support for early stage investigators in low- and middle-income countries interested in the global NCD field has resulted in inadequate funding opportunities for research, insufficient training in advanced research methodology and data analysis, lack of mentorship in manuscript and grant writing, and meager institutional support for developing, submitting, and administering research applications and awards. To address this unmet need, The National Heart, Lung, and Blood Institute-UnitedHealth Collaborating Centers of Excellence initiative created a Training Subcommittee that coordinated and developed an intensive, mentored health-related research experience for a number of early stage investigators from the 11 Centers of Excellence around the world. We describe the challenges faced by early stage investigators in low- and middle-income countries, the organization and scope of the Training Subcommittee, training activities, early outcomes of the early stage investigators (foreign and domestic) and training materials that have been developed by this program that are available to the public. By investing in the careers of individuals in a supportive global NCD network, we demonstrate the impact that an investment in training individuals from low- and middle-income countries can have on the preferred future of or current efforts to combat NCDs.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle