Baseline Assessment of Health Research Systems in Saudi Arabia: Harnessing Efforts and Mobilizing Actions
Notice bibliographique
Résumé
Major transformations are taking place in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA) to achieve the 2030 vision for the health sector. A key component in strengthening the health system is a strong research governance strategy that can support the decision-making process by providing timely and accurate evidence that reflects local context and needs. This paper sought to better understand governance structures and policies for health research systems and support clusters so that they function effectively. This paper outlines the findings of an in-depth baseline assessment of existing health research efforts, activities, and plans of eight research clusters in the KSA and identifies key gaps and strengths in health research governance and capabilities. A cross-sectional design was used to survey research clusters in KSA. A six-part survey was developed to better understand the research clusters' health research governance and capacities. The survey was sent to all KSA clusters and was completed in a group setting during meetings. Findings clearly show strong efforts to support research governance initiatives in health clusters in KSA. While some clusters are more advanced than others, there are plenty of opportunities to share knowledge and combine efforts to help achieve the goals set out for KSA health transformation. This baseline assessment also reflects the first attempt of its kind to understand the KSA experience and provide much-needed lessons on country-wide efforts to support the health system given the trickling effect of this sector on all others, enhancing and advancing national growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,267 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».