Informing ‘good’ global health research partnerships: A scoping review of guiding principles
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several sets of principles have been proposed to guide global health research partnerships and mitigate inequities inadvertently caused by them. The existence of multiple sets of principles poses a challenge for those seeking to critically engage with and develop their practice. Which of these is best to use, and why? To what extent, if any, is there agreement across proposed principles?Objective: The objectives of this review were to: (1) identify and consolidate existing documents and principles to guide global health research partnerships; (2) identify areas of overlapping consensus, if any, regarding which principles are fundamental in these partnerships; (3) identify any lack of consensus in the literature on core principles to support these partnerships.Methods: A scoping review was conducted to gather documents outlining ‘principles’ of good global health research partnerships. A broad search of academic databases to gather peerreviewed literature was conducted, complemented by a hand-search of key global health funding institutions for grey literature guidelines.Results: Our search yielded nine sets of principles designed to guide and support global health research partnerships. No single principle recurred across all documents reviewed. Most frequently cited were concerns with mutual benefits between partners (n = 6) and equity (n = 4). Despite a lack of consistency in the inclusion and definition of principles, all sources highlighted principles that identified attention to fairness, equity, or justice as an integral part of good global health research partnerships.Conclusions: Lack of consensus regarding how principles are defined suggests a need for further discussion on what global health researchers mean by ‘core’ principles. Research partnerships should seek to interpret the practical meanings and requirements of these principles through international consultation. Finally, a need exists for tools to assist with implementation of these principles to ensure their application in research practice.
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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 | 0,250 | 0,391 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».