MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2552094480 · doi:10.1111/dewb.12136

Designing research funding schemes to promote global health equity: An exploration of current practice in health systems research

2016· article· en· W2552094480 sur OpenAlexfundno aff
Bridget Pratt, Adnan A. Hyder

Notice bibliographique

RevueDeveloping World Bioethics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesMedical Research CouncilDepartment for International DevelopmentEuropean CommissionDepartment for International Development, UK GovernmentStrongInternational Development Research CentreNorges ForskningsrådComic ReliefWellcome Trust
Mots-clésGlobal healthPolitical scienceEquity (law)Health equityFunding AgencyHealth policyEconomic growthIncentivePublic relationsPublic administrationHealth careEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International research is an essential means of reducing health disparities between and within countries and should do so as a matter of global justice. Research funders from high-income countries have an obligation of justice to support health research in low and middle-income countries (LMICs) that furthers such objectives. This paper investigates how their current funding schemes are designed to incentivise health systems research in LMICs that promotes health equity. Semi-structured in-depth interviews were performed with 16 grants officers working for 11 funders and organisations that support health systems research: the Alliance for Health Policy and Systems Research, Comic Relief, Doris Duke Foundation, European Commission, International Development Research Centre, Norwegian Agency for Development Cooperation, Research Council of Norway, Rockefeller Foundation, UK Department of International Development, UK Medical Research Council, and Wellcome Trust. Thematic analysis of the data demonstrates their funding schemes promote health systems research with (up to) five key features that advance health equity: being conducted with worst-off populations, focusing on research topics that advance equitable health systems, having LMIC ownership of the research agenda, strengthening LMIC research capacity, and having an impact on health disparities. The different types of incentives that encouraged proposed projects to have these features are identified and classified by their strength (strong, moderate, weak). It is suggested that research funders ought to create and maintain funding schemes with strong incentives for the features identified above in order to more effectively help reduce global health disparities.

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)0,563
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,494
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5630,494
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0170,064
Communication savante0,0430,040
Science ouverte0,0070,021
Intégrité de la recherche0,0120,008
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 Opus0,708
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,071 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDeveloping World BioethicsMême sujetGlobal Health and SurgeryTravaux en français237 207