Mapping International University Partnerships Identified by East African Universities as Strengthening Their Medicine, Nursing, and Public Health Programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International university partnerships are recommended for increasing the capacity of sub-Saharan African universities. Many publications describe individual partnerships and projects, and tools are available for guiding collaborations, but systematic mappings of the basic, common characteristics of partnerships are scarce. OBJECTIVE: To document and categorize the international interuniversity partnerships deemed significant to building the capacity of medicine, nursing, and public health programs of 4 East African universities. METHODS: Two universities in Kenya and 2 in Tanzania were purposefully selected. Key informant interviews, conducted with 42 senior representatives of the 4 universities, identified partnerships they considered significant for increasing the capacity of their institutions' medicine, nursing, and public health programs in education, research, or service. Interviews were transcribed and analyzed. Partners were classified by country of origin and corresponding international groupings, duration, programs, and academic health science components. FINDINGS: One hundred twenty-nine university-to-university partnerships from 23 countries were identified. Each university reported between 25 and 36 international university partners. Seventy-four percent of partnerships were with universities in high-income countries, 15% in low- and middle-income countries, and 11% with consortia. Seventy percent included medicine, 37% nursing, and 45% public health; 15% included all 3 programs. Ninety-two percent included an education component, 47% research, and 24% service; 12% included all 3 components. CONCLUSIONS: This study confirms the rapid growth of interuniversity cross-border health partnerships this century. It also finds, however, that there is a pool of established international partnerships from numerous countries at each university. Most partnerships that seek to strengthen universities in East Africa should likely ensure they have a significant education component. Universities should make more systematic information about past and existing partnerships available publicly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».