Status of “African research and its contribution to global health research: a review and an opinion”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Research is key to the development of any nation, with health research being of high value to society. Research provides data that is useful for the generation and provision of knowledge needed for policy making, planning and strategic management to develop nations. Despite the African population accounting for nearly 14% of the world’s population, little published research originates from African scholars. Purpose The purpose of this article is to highlight the reasons for the lack of robust research by scientists from African low-and-middle-income countries and to emphasize the inequity experienced by African scientists in global health research. Possible solutions to the dearth in African global health research are equally explored. Findings Insufficient research has led to poor growth, development and advancements in health in Africa. A significant gap in African-led and published research, lack of mentorship, inequitable access to research funding and grant eligibility, and increased dependency on foreign organizations have contributed to the lack of sustainability and failure of African research. Conclusion Research is crucial for national development, especially in health. However, African researchers are underrepresented in global publications. To optimize research, local needs and African researchers must be prioritized, and research systems in African institutions must be strengthened. Additionally, the international community must respect, be transparent, and support research development in Africa. These efforts are essential for fostering a robust research environment, addressing global health challenges, and promoting sustainable development across Africa and LMICs.
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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 | 0,024 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».