Academic research productivity of post-graduate students at Makerere University College of Health Sciences, Uganda, from 1996 to 2010: a retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research is a core business of universities globally, and is crucial in the scientific process as a precursor for knowledge uptake and use. We aimed to assess the academic productivity of post-graduate students in a university located in a low-income country. METHODS: This is an observational retrospective documentary analysis using hand searching archives, Google Scholar and PubMed electronic databases. The setting is Makerere University College of Health Sciences, Uganda. Records of post-graduate students (Masters) enrolled from 1996 to 2010, and followed to 2016 for outcomes were analysed. The outcome measures were publications (primary), citations, electronic dissertations found online or conference abstracts (secondary). Descriptive and multivariable logistic regression analyses were performed using Stata 14.1. RESULTS: We found dissertations of 1172 Masters students over the 20-year period of study. While half (590, 50%) had completed clinical graduate disciplines (surgery, internal medicine, paediatrics, obstetrics and gynaecology), Master of Public Health was the single most popular course, with 393 students (31%). Manuscripts from 209 dissertations (18%; 95% CI, 16-20%) were published and approximately the same proportion was cited (196, 17%; 95% CI, 15-19%). Very few (4%) policy-related documents (technical reports and guidelines) cited these dissertations. Variables that remained statistically significant in the multivariable model were students' age at enrolment into the Masters programme (adjusted coefficient -0.12; 95% CI, -0.18 to -0.06; P < 0.001) and type of research design (adjusted coefficient 0.22; 0.03 to 0.40; P = 0.024). Cohort studies were more likely to be published compared to cross-sectional designs (adjusted coefficient 0.78; 95% CI, 0.2 to 1.36; P = 0.008). CONCLUSIONS: The productivity and use of post-graduate students' research conducted at the College of Health Sciences Makerere University is considerably low in terms of peer-reviewed publications and citations in policy-related documents. The need for effective strategies to reverse this 'waste' is urgent if the College, decision-makers, funders and the Ugandan public are to enjoy the 'return on investment' from post-graduate students research.
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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 | 0,013 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».