Building Effective and Equitable Global Midwifery Collaborations: Research, Education, and Clinical Learning
Notice bibliographique
Résumé
The historically unidirectional movement of global health ideas, practices, and protocols from the Global North (United States, Canada, European countries, Japan, South Korea, Taiwan, Australia, New Zealand, and Israel) to the Global South (Latin American countries, African countries, the Middle East excluding Israel and Asia countries, and Oceania excluding those previously mentioned) has displaced local practice and produced little sustainable change. Actively addressing these unintended consequences, practitioners at Yale School of Nursing in the United States formed a sustainable, mutually beneficial partnership with Makerere University College of Health Sciences and Mother Health International community birth center in Atiak, Uganda, to reduce perinatal mortality in areas with the highest burden. Goals included establishing a collaborative midwifery education and research partnership; developing an interprofessional clinical rotation; and developing a blueprint for teaching the midwifery model of care in the Global South. The partnership has successfully produced outputs including midwifery education support, research, clinical training, interprofessional capacity building, and community integration within local health care systems. Lessons learned from program design, implementation, and evaluation can inform global learning collaborations that are multidirectional and lead to more equitable midwifery collaborations.
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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 | 0,111 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,017 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,039 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».