Funders: The missing link in equitable global health research?
Notice bibliographique
Résumé
Global health research is mired by inequities, some of which are linked to current approaches to research funding. The role of funders and donors in achieving greater equity in global health research needs to be clearly defined. Imbalances of power and resources between high income countries (HICs) and low- and middle-income countries (LMICs) is such that many funding approaches do not centre the role of LMIC researchers in shaping global health research priorities and agenda. Relative to need, there is also disparity in financial investment by LMIC governments in health research. These imbalances put at a disadvantage LMIC health professionals and researchers who are at forefront of global health practice. Whilst many LMICs do not have the means (due to geopolitical, historical, and economic reasons) for direct investment, if those with means were to invest more of their own funds in health research, it may help LMICs become more self-sufficient and shift some of the power imbalances. Funders and donors in HICs should address inequities in their approach to research funding and proactively identify mechanisms that assure greater equity-including via direct funding to LMIC researchers and direct funding to build local LMIC-based, led, and run knowledge infrastructures. To collectively shape a new approach to global health research funding, it is essential that funders and donors are part of the conversation. This article provides a way to bring funders and donors into the conversation on equity in global health research.
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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 | 0,140 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,040 |
| Communication savante | 0,037 | 0,063 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».