Building knowledge broker capacities during the regional research project: lessons learnt from the West African Health Organisation
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the article was to understand how its project entitled "moving maternal, newborn and child evidence into policy in West Africa" funded under the Canadian initiative has helped the West African Health Organisation to better build its role as a knowledge broker in West Africa. A case study approach was adopted to allow for the validation or otherwise of stated hypotheses using context, actor, process, and outcome data. WAHO as a HPRO has been able through the Moving Maternal Newborn and Child Health Evidence into policy in West Africa project to play the role of KB through strengthening collaboration between policy makers and researchers, generating knowledge for a better understanding of the evidence use environment in the field of maternal and child health, and finally through the implementation of actions to create an enabling environment for the use of evidence to influence health policy and practice. Weaknesses were noted and mostly corrected in the implementation process. The commitment of senior management and other stakeholders, the implementation of the project using the strengths of the institution, the collaboration with regional experts, the provision of additional human resources and the use of evidence in planning project activities facilitate this capacity building. The experience gained enabled the organisation during the COVID-19 pandemic to continue to facilitate the use of evidence for decision making by policy makers in West Africa.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».