How global is global health research? A large-scale analysis of trends in authorship
Notice bibliographique
Résumé
Many have called for greater inclusion of researchers from low- and middle-income countries (LMICs) in the conduct of global health research, yet the extent to which this occurs is unclear. Prior studies are journal-, subject-, or region-specific, largely rely on manual review, and yield varying estimates not amenable to broad evaluation of the literature. We conducted a large-scale investigation of the contribution of LMIC-affiliated researchers to published global health research and examined whether this contribution differed over time. We searched titles, abstracts, and keywords for the names of countries ever classified as low-, lower middle-, or upper middle-income by the World Bank, and limited our search to items published from 2000 to 2017 in health science-related journals. Publication metadata were obtained from Elsevier/Scopus and analysed in statistical software. We calculated proportions of publications with any, first, and last authors affiliated with any LMIC as well as the same LMIC(s) identified in the title/abstract/keywords, and stratified analyses by year, country, and countries' most common income status. We analysed 786 779 publications and found that 86.0% included at least one LMIC-affiliated author, while 77.2% and 71.2% had an LMIC-affiliated first or last author, respectively; however, analagous proportions were only 58.7%, 36.8%, and 29.1% among 100 687 publications about low-income countries. Proportions of publications with LMIC-affiliated authors increased over time, yet this observation was driven by high research activity and representation among upper middle-income countries. Between-country variation in representation was observed, even within income status categories. We invite comment regarding these findings, particularly from voices underrepresented in this field.
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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 | 0,093 | 0,380 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,096 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,018 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».