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Enregistrement W4211111582 · doi:10.5195/jmla.2022.1249

Evidence-based biomedical research in Sub-Saharan Africa: how library and information science professionals contribute to systematic reviews and meta-analyses

2022· article· en· W4211111582 sur OpenAlexaff
Toluwase Asubiaro, Isioma Elueze

Notice bibliographique

RevueJournal of the Medical Library Association JMLA · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensFanshawe CollegeWestern University
Organismes subventionnairesUniversity of MichiganMedical Library Association
Mots-clésLibrary scienceSystematic reviewConceptualizationGrey literatureMEDLINEHealth professionalsCochrane LibraryData extractionMedical educationPolitical scienceMedicineHealth careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study investigated the contributions of library and information science (LIS) professionals to systematic reviews and meta-analyses with authors from Sub-Saharan Africa. It also investigated how the first author's address and type of collaboration affected the involvement of LIS professionals in systematic reviews and meta-analyses. METHODS: Bibliographic data of systematic reviews with author(s) from the forty-six Sub-Saharan African countries was retrieved from MEDLINE. Content and bibliometric analyses were performed on the systematic reviews' full-texts and bibliographic data, respectively, to identify the contributions of LIS professionals and collaboration patterns. RESULTS: Beyond traditional roles as search strategy developers and searchers, the LIS professionals participated in article retrieval, database selection, reference management, draft review, review conceptualization, manuscript writing, technical support, article screening and selection, data extraction, abstract review, and training/teaching. Of the 2,539 publications, LIS professionals were mentioned in 472 publications. LIS professionals from only seven of the forty-six Sub-Saharan African countries were noted to have contributed. LIS professionals from South Africa were mentioned most frequently-five times more than those from other Sub-Saharan African countries. LIS professionals from Sub-Saharan Africa mostly contributed to publications with first authors from Sub-Saharan Africa (90.20%) and intra-Sub-Saharan African collaboration (61.66%). Most LIS professionals (97.91%) that contributed to international collaboration publications were from outside Sub-Saharan Africa. CONCLUSION: The contribution of LIS professionals in Sub-Saharan Africa to evidence-based biomedical research can improve through training, mentoring, and collaboration between LIS associations in Sub-Saharan Africa and those in countries with resources and a history of research collaboration with the region.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,008
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,464
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,072 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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