Notice bibliographique
Résumé
The Global Forum for Health Research (GFHR) was founded in 1998. It was the culmination of an advocacy movement started in 1987 to campaign for the expansion and coordination of health research benefitting low- and middle-income countries. It was largely funded by the World Bank and embraced that institution's emphasis on cost effectiveness. But its small budget prevented it from assuming the central role in global health research that its supporters had envisaged. It took on more modest tasks, focusing on advocacy, organising an annual conference and monitoring research funding. In 2010, it was absorbed amid general indifference by another small organization, the Council on Health Research for Development (COHRED) and eventually disappeared from sight. We argue in this paper that its fate had two major causes. First, it resulted from operational and budgetary problem and its inability to attract the new money that was pouring into Global Health (GH). Second, it reflected the aggressive efforts by the WHO to reclaim leadership in this domain. Underlying this failure, however, was the inherent difficulty of coordinating the ideologically fragmented and individualistically oriented GH research domain.
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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 | 0,084 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,036 |
| Communication savante | 0,030 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».