MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2465306461 · doi:10.7189/jogh.06.010504

Assessing global, regional, national and sub–national capacity for public health research: a bibliometric analysis of the Web of ScienceTM in 1996–2010

2016· article· en· W2465306461 sur OpenAlexaff
Anna Badenhorst, Parisa Mansoori, Kit Yee Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthPolitical scienceBibliometricsGlobal healthCapacity buildingAccountabilityEconomic growthRegional scienceMedicineLibrary scienceGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The past two decades have seen a large increase in investment in global public health research. There is a need for increased coordination and accountability, particularly in understanding where funding is being allocated and who has capacity to perform research. In this paper, we aim to assess global, regional, national and sub-national capacity for public health research and how it is changing over time in different parts of the world. METHODS: To allow comparisons of regions, countries and universities/research institutes over time, we relied on Web of Science(TM) database and used Hirsch (h) index based on 5-year-periods (h5). We defined articles relevant to public health research with 98% specificity using the combination of search terms relevant to public health, epidemiology or meta-analysis. Based on those selected papers, we computed h5 for each country of the world and their main universities/research institutes for these 5-year time periods: 1996-2000, 2001-2005 and 2006-2010. We computed h5 with a 3-year-window after each time period, to allow citations from more recent years to accumulate. Among the papers contributing to h5-core, we explored a topic/disease under investigation, "instrument" of health research used (eg, descriptive, discovery, development or delivery research); and universities/research institutes contributing to h5-core. RESULTS: Globally, the majority of public health research has been conducted in North America and Europe, but other regions (particularly Eastern Mediterranean and South-East Asia) are showing greater improvement rate and are rapidly gaining capacity. Moreover, several African nations performed particularly well when their research output is adjusted by their gross domestic product (GDP). In the regions gaining capacity, universities are contributing more substantially to the h-core publications than other research institutions. In all regions of the world, the topics of articles in h-core are shifting from communicable to non-communicable diseases (NCDs). There is also a trend of reduction in "discovery" research and increase in "delivery" research. CONCLUSION: Funding agencies and research policy makers should recognise nations where public health research capacity is increasing. These countries are worthy of increased investment in order to further increase the production of high quality local research and continue to develop their research capacity. Similarly, universities that contribute substantially to national research capacity should be recognised and supported. Biomedical journals should also take notice to ensure equity in peer-review process and provide researchers from all countries an equal opportunity to publish high-quality research and reduce financial barriers to accessing these journals.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,174
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,174
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,2260,367
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,373
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,127 · 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'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Global HealthMême sujetGlobal Maternal and Child HealthTravaux en français237 207