Using a rapid environmental scan methodology to map country-level global health research expertise in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many countries are currently rethinking their global health research funding priorities. When resources are limited, it is important to understand and use information about existing research strengths to inform research strategies and investments and to drive impact. This study describes a method to rapidly assess a country's global health research expertise and applies this method in the Canadian context. METHODS: We developed a three-pronged rapid environmental scan to evaluate Canadian global health research expertise that focused on research funding inputs, research activities and research outputs. We assessed research funding inputs from Canada's national health research funding agency and identified the 30 Canadian universities that received the most global health research funding. We systematically searched university websites and secondary databases to identify research activities, including research centres, research chairs and research training programmes. To evaluate research outputs, we searched PubMed to identify global health research publications by Canadian university-affiliated researchers. We used these three perspectives to develop a more nuanced understanding of Canadian strengths in global health research from different perspectives. RESULTS: Canada's main global health research funder, the Canadian Institutes of Health Research, invested a total of $314 M from 2000 to 2016 on global health research grants. This investment has contributed to Canada's wealth of global health research expertise, including 12 training programmes, 27 Canada Research Chairs, 6 research centres and 30 WHO Collaborating Centres across 27 universities. Research activities were concentrated in Canada's biggest cities and most commonly focused on health equity and globalisation issues. Canadian-affiliated researchers have contributed to a research output of 822 unique publications on PubMed. There is an opportunity to build global health expertise in regions not already concentrated with research activity, focusing on transnational risks and neglected conditions research. CONCLUSIONS: Our three-pronged approach allowed us to rapidly identify clear geographic and substantive areas of strength in Canadian global health research, including urban regions and research focused on health equity and globalisation topics. This information can be used to support research policy directives, including to inform a Canadian global health research strategy, and to allow relevant academic institutions and funding organisations to make more strategic decisions regarding their future investments.
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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 | 0,017 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».