Strengthening health research capacity in sub-Saharan Africa: mapping the 2012–2017 landscape of externally funded international postgraduate training at institutions in the region
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective was to guide key stakeholders on future directions of external funding of international postgraduate training (Master's and PhD) of health research students at institutions in sub-Saharan Africa by mapping the numbers and characteristics of students, the location of institutions, and sources of external support. A cross-sectional survey of eligible external funding organizations and programmes was conducted in 2017. Information was gathered from funders' websites or through the assistance of institutional contacts. The information requested included the number of Master's and PhD grantees supported from January 2012 to June 2017, as well as each grantee's institution of study, gender, country of origin and research area. RESULTS: Of 72 organizations contacted, there were 44 responses. Of the 44, 30 funders reported programmes within the inclusion criteria, and 19 funders provided data on relevant programmes. The Wellcome Trust, the International Development Research Centre and the Norwegian Agency for Development Cooperation supported the greatest number of grantees. There was concentrated support for grantees in eastern and southern Africa, countries with developed research capacity, and highly-developed research and training centres. More support was provided for PhD than Master's degree programmes and for research areas more upstream along the research spectrum. Challenges were identified in recognizing relevant funding organizations and obtaining responses. Information was presented inconsistently across organizations, which were often unable to provide relevant and complete data within the survey timeframe. CONCLUSIONS: External funders should collect, analyse and report data at regular intervals on their support for strengthening postgraduate health research capacity in sub-Saharan Africa. Standardization of this process and development of an online database would not only help to avoid overlap between programmes and promote synergy between funders, but also inform dialogue between external funders and key stakeholders on strategic issues. These issues include how external funders can a) optimise their support for research capacity strengthening to maximise the benefits of research for health and development on an equitable basis, and b) optimise the distribution of support for researchers at different career stages and for research on different parts of the research spectrum to maximise the health benefits of 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 | 0,023 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».