Mapping regional funding for COVID-19 research in the Asia-Pacific region
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Global Research Collaboration for Infectious Disease Preparedness (GloPID-R) is a network of funders supporting research on infectious diseases of epidemic/pandemic potential. GloPID-R is establishing regional hubs to strengthen stakeholder engagement particularly among low-income and middle-income countries. The first pilot hub, led from Republic of Korea (South Korea), has been launched in the Asia-Pacific region, a region highly prone to outbreaks of emerging infectious diseases. We present findings of mapping research undertaken in support of the hub's development. METHODS: We analysed five COVID-19 research databases in September 2022 to identify research funders and intermediary funding sources supporting research in infectious diseases in the Asia-Pacific region. This was complemented with an in-depth analysis of the UK Collaborative on Development Research (UKCDR) and GloPID-R COVID-19 Research Project Tracker to assess the alignment of funded projects in the region to the WHO COVID-19 research priorities. RESULTS: We identified 453 funders and funding sources supporting COVID-19 research in the Asia-Pacific Region including public, private and philanthropic organisations and universities. However, these organisations were clustered in few countries in the region. The in-depth analysis of the UKCDR and GloPID-R COVID-19 Research project Tracker found limited research involving Asia-Pacific countries with the 117 funders supporting these projects investing at least US$604m in COVID-19 research in the region. Social Sciences was the dominant theme on which funded projects focused whereas the priority areas with the least number of projects were research on 'animal and environmental health' and 'ethics considerations for research'. CONCLUSION: Our analyses show the diversity of funding sources for research on infectious diseases in the Asia-Pacific region. Engagement between multiple actors in the health research system is likely to promote enhanced coordination for greater research impact. GloPID-R's Asia-Pacific regional hub aims to support activities for the enhancement of preparedness for outbreaks of emerging infectious diseases in the region.
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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 | 0,018 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».