Challenges and opportunities in country-specific research synthesis: a case study from Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research synthesis is an important approach to summarizing a body of literature. Usually, the goal is to determine the effectiveness of an intervention, to determine the strength of association between two factors, to determine the prevalence of a condition, or to scope the literature. Research synthesis methods can also be used to appraise the quantity and quality of research output from institutions or countries. In the latter case, standard quantitative systematic review methodologies would not apply and investigators must borrow strategies from qualitative syntheses and bibliometric analyses to develop a complete and meaningful appraisal of the literature from a given country. METHODS: In this paper, we use the example of Cameroon to highlight some of the challenges and opportunities of appraising a body of country-specific literature. A comprehensive and exhaustive search of the literature was conducted to identify health-related literature from Cameroon published from 2005 to 2014. Titles were screened in duplicate. RESULTS: A total of 8624 studies were retrieved of which 721 were retained. The main challenges were making a choice of synthesis approach; selecting the right databases, data storage and management; and sustaining the team. Key opportunities include enhanced networking, a detailed appraisal of funding sources, international collaborations, language of publication, and issues with study design. The product is a comprehensive and informative body of evidence that can be used to inform policy with regards to international collaboration, location of research studies, language of publication, knowledge areas of focus, and gaps. CONCLUSION: Knowledge synthesis approaches can be adapted for appraisal of country-specific research and offer opportunities for in-depth appraisal of research output.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,067 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».