Sub-Saharan African Countries’ COVID-19 Research: An analysis of the External and Internal Contributions, Collaboration Patterns and Funding Sources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aims at providing some evidence-based insight into Sub-Saharan Africa’s first eighteen months of COVID-19 research by evaluating its research contributions, patterns of collaboration, and funding sources. Eighteen months (2020 January 1-2021 June 30) COVID-19 publication data of 46 Sub-Saharan African countries was collected from Scopus for analysis. Country of affiliation of the authors and funding agencies data was analyzed to understand country contributions, collaboration pattern and funding sources. USA (23.08%) and the UK (19.63%), the top two external contributors, collaborated with Sub-Saharan African countries about three times more than other countries. Collaborative papers between Sub-Saharan African countries - without contributions from outside the region-made up less than five percent of the sample, whereas over 50% of the papers were written in collaboration with researchers from outside the region. Organizations that are in USA and the UK funded 45% of all the COVID-19 research from Sub-Saharan Africa. 53.44% of all the funding from Sub-Saharan African countries came from South African organizations. This study provides evidence that pan-African COVID-19 research collaboration is low, perhaps due to poor funding and lack of institutional support within Sub-Saharan Africa. This mirrors the collaborative features of science in Sub-Saharan Africa before the COVID-19 pandemic. The high volume of international collaboration during the pandemic is a good development. There is also a strong need to forge more robust pan-African research collaboration networks, through funding from Africa’s national and regional government organizations, with the specific objective of meeting local COVID-19 and other healthcare needs.
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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 | 0,015 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».