Collaboration on evidence synthesis in Africa: a network study of growing research capacity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based practice in medicine and social policy relies heavily on evidence synthesis. To translate evidence into practical guidelines for low- and middle-income countries, local expertise is essential. The objectives of this study are to assess the change in capacity for conducting evidence synthesis in Africa and to identify key African institutions for regional capacity-building. We take on a network perspective, considering that the position of an institution in the African evidence ecosystem is one constituent of its research capacity. METHODS: We systematically identified 3548 evidence synthesis publications between 2008 and 2019 with at least one author in Africa from the Web of Science Core Collection. These articles involved 3769 institutions. Longitudinal institution-level collaboration network data were constructed based on co-authorship information. We used social network analysis to examine the institutions' connectivity and tendency for intra- and interregional collaboration. We also identified the degree- and betweenness-central African institutions and explored the structure and composition of their local network neighbourhoods. RESULTS: The number of African institutions involved in evidence synthesis has increased substantially over the last decade, from 31 in 2008 to 521 in 2019, and so has the number of evidence synthesis publications with authors in Africa. African institutions in the evidence ecosystem have also become more connected during this period. Although the amount of intercontinental collaboration continues to exceed that of regional collaboration, the tendency for African institutions to collaborate with partners in Africa is increasing. We identified seven institutions-in South Africa, Egypt and Uganda-as central to the collaboration networks between 2008 and 2019, all of whom showed a tendency to collaborate across sectors. CONCLUSION: The development of more regionally based network-building initiatives would help to foster communities of practice and inter-institutional collaboration, strengthening regional research capacity. Moreover, the analysis in this study adds depth beyond a simple bibliometric analysis and illustrates that network analysis could provide a useful tool to evaluate the effectiveness of capacity-building strategies and programmes in the future.
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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 | 0,088 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».