Fostering Global Research Collaborations: An Update on Duke-NUS Medical School, the Duke University and National University of Singapore Partnership
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Navigating the complexities of international research collaborations is a challenge. This article provides a detailed examination of the international collaboration between Duke University and the National University of Singapore to establish the Duke-NUS Medical School. It explores the evolution and impact of the partnership, focusing on outcomes, knowledge advancement, and the dynamics of international collaborations in academic medicine. APPROACH: The partnership began in 2005 and applies a collaborative approach, including aligning research foci with Singapore's national health priorities, the formation of an academic medical center, faculty exchanges, joint funding for pilot research, and pooling of expertise, diverse and multiethnic data, and samples. OUTCOMES: The collaboration has led to educational and research advancements, including significant contributions to global health, such as the development of the first U.S. Food and Drug Administration-approved SARS-CoV-2 antigen test and a nasal COVID-19 vaccine candidate. Additionally, it has enhanced academic medicine capabilities within Singapore by transforming teaching hospitals into a fully integrated academic medical center. This experience suggests the following toward advancing the partnership: (1) agreement on and revisiting of the shared vision of the partnership by institutional leaders, (2) middle- and end-period reviews within multiyear funding cycles from local ministries, (3) faculty engagement through collaborative resources and spaces, and (4) similar first languages and health systems of the partners. NEXT STEPS: The Duke-NUS Medical School partnership aims to expand its research areas to address more global health challenges, such as the impact of climate change on health and the advancement of precision medicine. This article offers valuable insights for understanding the dynamics, benefits, and challenges of international collaborations in academic medicine.
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 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 | 0,056 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».