Launching the Global Health Network Middle East and North Africa Regional Network: A Path to Promote the Region’s Global Health Research Presence and Build Unity and Collaboration Towards Tackling Regional Public Health Priorities
Notice bibliographique
Résumé
The Global Health Network Middle East and North Africa (TGHN MENA) was officially launched on 21 October 2024, representing a pivotal initiative to address the region's distinct and complex public health challenges. Building on the comprehensive global framework of the central TGHN network, the regional TGHN MENA network was founded by region-based experts with support from the TGHN team. The network was established as a pioneering initiative to bring together 18 partners from 14 countries, representing various sectors such as academia, policymakers, and governmental and non-governmental organizations, to tackle pressing issues such as chronic diseases, mental health, and climate change impacts. High-level panel discussions were held to define the goals of TGHN MENA in building resilient public health systems. This perspective outlines the network's vision for building resilient health systems through research prioritization and capacity strengthening, amidst growing uncertainties in the regional public health landscape. The MENA region has diverse and complex public health challenges related to health systems, emergencies, chronic disease, mental health disorders, and climate change, due to cultural, social, and geographic differences. The TGHN MENA network is a community of practice and can identify commonalities and priorities and find shareable solutions. Key strategies proposed include establishing an open-access, online platform to support knowledge exchange, implementing on-the-job training and capacity-strengthening initiatives, and emphasizing the use of artificial intelligence in public health research. This perspective outlines TGHN MENA's inaugural one-year action plan, which emphasizes regular knowledge-sharing activities, capacity-building initiatives, and sustained partners' commitment as foundational steps towards improved public health outcomes in the region.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».