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Enregistrement W3089718358 · doi:10.9745/ghsp-d-20-00453

What Is<i>Global Health: Science and Practice</i>Doing to Address Power Imbalances in Publishing?

2020· article· en· W3089718358 sur OpenAlexaff
Sonia Abraham, Stephen Hodgins, Abdulmumin Saad, Madeleine Short Fabic

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Science and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International Development
Mots-clésNothingPower (physics)PublishingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPublic relationsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceWork (physics)2019-20 coronavirus outbreakGlobal healthPsychologySociologyMedicineHealth careEpistemologyLawEngineeringVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

W hat is labeled "global health" has largely con- cerned the practice of public health work elsewhere, generally in low-and middle-income countries (LMICs). 1 Indeed, global health's key feature is that its power structures are generally located in high-income countries (HICs) while its implementation is generally located in LMICs.This imbalance is a result of colonial history, funding sources, and social and economic structures that have conferred power-including privilege, prominence, recognition, funding, opportunity, and decisionmaking authority-to institutions and individuals based in HICs.These deep-rooted structures have helped amplify the voices of those in HICs over the voices of those based in LMICs. 2 In such a system, it is accepted that HICs have expertise to provide and LMICs have capacity gaps to fill. 3 This imbalance is reflected in global health program planning, implementation, research, and publishing.4,5 We recognize that they are also reflected at GHSP.Amplified voice for those based in United States and elsewhere in HICs and diminished voice for those based in LMICs is a poor recipe for improving well-being or strengthening institutions around the world.6 Indeed, the notion that HICs have something to "teach" LMICs but nothing to learn is a reflection of skewed perceptions of expertise and power.These asymmetries have grown even more evident during the COVID-19 pandemic.7 Recent efforts to "decolonize global health" signal an increasing commitment by many players to address these issues of imbalance and inequity.8 At GHSP, we recognize that to meaningfully engage in addressing power imbalances, as a first step, we must look at our own attitudes and practices.We are especially interested in identifying how we need to do things differently to reflect a range of voices and perspectives in our journal that better corresponds to where this work is actually being done.9

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0060,038
Communication savante0,0370,039
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0130,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,383 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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