African-led health research and capacity building- is it working?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Africa bears a disproportionately high burden of globally significant disease but has lagged in knowledge production to address its health challenges. In this contribution, we discuss the challenges and approaches to health research capacity strengthening in sub-Saharan Africa and propose that the recent shift to an African-led approach is the most optimal. METHODS AND FINDINGS: We introduce several capacity building approaches and recent achievements, explore why African-led research on the continent is a potentially paradigm-shifting and innovative approach, and discuss the advantages and challenges thereof. We reflect on the approaches used by the African Academy of Sciences (AAS)-funded Sub-Saharan African Network for TB/HIV Research Excellence (SANTHE) consortium as an example of an effective African-led science and capacity building programme. We recommend the following as crucial components of future efforts: 1. Directly empowering African-based researchers, 2. Offering quality training and career development opportunities to large numbers of junior African scientists and support staff, and 3. Effective information exchange and collaboration. Furthermore, we argue that long-term investment from international donors and increasing funding commitments from African governments and philanthropies will be needed to realise a critical mass of local capacity and to create and sustain world-class research hubs that will be conducive to address Africa's intractable health challenges. CONCLUSIONS: Our experiences so far suggest that African-led research has the potential to overcome the vicious cycle of brain-drain and may ultimately lead to improvement of health and science-led economic transformation of Africa into a prosperous continent.
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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 | 0,132 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,035 |
| Communication savante | 0,030 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».