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Enregistrement W2892583201 · doi:10.1200/jgo.18.93900

Fostering Scientific Collaborations for Cancer Research Between High and Low/Middle Income Countries Through International Partnerships

2018· article· en· W2892583201 sur OpenAlexaboutno aff
Felix G. Delos Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipGovernment (linguistics)TimelineBiomedicinePolitical sciencePublic relationsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Much remains to be learned about the causes of several major cancers. Implementing and sustaining global initiatives aimed to advance cancer research requires concerted efforts among government agencies, the industry and philanthropic institutions. Aiming to tackle this challenge, in 2015 the Azrieli Foundation, Canada's International Development Research Centre, the Canadian Institutes of Health Research, and the Israel Science Foundation launched the Joint Canada-Israel Health Research Program (JCIHRP), a 7-year CA$35 million partnership that draws on the scientific strengths of Canadian, Israeli and low and middle income countries (LMICs) researchers in the broad field of biomedicine. Aim: JCIHRP aims to advance research and discovery in the biomedical sciences; encourage scientific collaboration between Canadian and Israeli researchers; and build capacity and foster scientific relations and collaborations with researchers and trainees in LMICs. Methods: JCIHRP will fund up to 30 research projects from 2015 to 2022 in diverse areas of the biomedical sciences (neurosciences, immunology, cancer and metabolism). So far, the program is supporting 9 projects in cancer research. Teams are led by a Canadian and Israeli principal investigators and a collaborator from a LMIC. Three years is the maximum duration of each grant and teams can request up to CA$1.17 million. The program launches 1 competition each year and activities are coordinated by a directors working group, which is responsible for program implementation and coordination among the agencies. Annual implementation timeline can be divided into 4 phases: competition development and application; proposals' eligibility, selection and decision; research phase; and reporting and monitoring. In deploying these phases, the funding partners have shared effort and costs. Results: Among cancer research projects, 4 teams are developing strategies to improve effectiveness of cancer immunotherapy. Five other teams use advanced genomics and protein engineering techniques to elucidate molecular mechanisms associated with tumor development, progression and resistance to therapy in pancreatic, breast, hepatic and brain cancer. These projects are supporting 26 established researchers in 7 Canadian, 6 Israeli and 9 institutions based in Brazil, Mexico, China, India, Argentina and Turkey. Additionally, 19 graduate students and 9 postdoctoral fellows are directly involved in research activities. Type of collaboration can be grouped into 2 categories: research and training (5 projects) and research, training and exchange (4 projects). Conclusion: JCIHRP multicentre funding model allows international integration of researchers promoting scientific advances, new collaborations and enhancing teams' overall competitiveness by prioritizing research topics with potential for global impact in cancer research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,275 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2018
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