A protocol for a living mapping review of global research funding for infectious diseases with a pandemic potential – Pandemic PACT
Notice bibliographique
Résumé
The COVID CIRCLE initiative Research Project Tracker by UKCDR and GloPID-R and associated living mapping review (LMR) showed the importance of sharing and analysing data on research at the point of funding to improve coordination during a pandemic. This approach can also help with research preparedness for outbreaks and hence our new programme the Pandemic Preparedness: Analytical Capacity and Funding Tracking Programme (Pandemic PACT) has been established. The LMR described in this protocol builds on the previous UKCDR and GloPID-R COVID-19 Research Project database with addition of the priority diseases from the WHO Blueprint list plus initial additions of pandemic influenza, mpox and plague. We capture data on new funding commitments directly from funders and map these against a core ontology (aligned to existing research roadmaps). We will analyse regularly collated new research funding commitments to provide an open, accessible, near-real-time overview of the funding landscape for a wide range of infectious disease and pandemic preparedness research and assess gaps. The periodicity of updates will be increased in the event of a major outbreak. We anticipate that this LMR and the associated online tool will be a useful resource for funders, policy makers and researchers. In the future, our work will inform a more coordinated approach to research funding by providing evidence and data, including identification of gaps in funding allocation with a particular focus on low- and middle-income countries.
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 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 | 0,021 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».