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Enregistrement W4417398150 · doi:10.26633/rpsp.2025.119

Investigación en salud en Honduras: una década de transformaciones, desafíos y fortalecimiento institucional sostenible

2025· article· es· W4417398150 sur OpenAlexaboutno aff
Gustavo Fontecha

Notice bibliographique

RevueRevista Panamericana de Salud Pública · 2025
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosafetyProduct (mathematics)Investment (military)Sustainable developmentResearch programRegional integration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Honduras has historically faced significant limitations to scientific development, with research spending below 0.1% of the gross domestic product and a university system focused almost exclusively on teaching. However, between 2007 and 2012, the Teasdale-Corti project (a joint undertaking of Canada and Honduras) marked a turning point by establishing the first academic master's degree in infectious and zoonotic diseases, a biomedical research laboratory, an ethics committee, and biosafety training programs. This process laid the groundwork for the creation of the Microbiology Research Institute. Over the last decade, these initiatives have trained numerous researchers, consolidated research groups in priority infectious diseases, and led to over 170 publications in indexed journals, representing about 12% of the scientific output of the National Autonomous University of Honduras. Likewise, the advent of the assistant researcher role allowed for a significant increase in academic output. Comparison with other Central American countries reveals a marked lag compared to Costa Rica and Panama, mainly explained by the low level of investment in research. Conversely, factors such as international collaboration, local leadership, and institutional integration have been decisive in sustaining progress. The Honduran experience demonstrates that, even in contexts of vulnerability, it is possible to build scientific capacities by combining a strategic vision, sustainable partnerships, and institutional commitment. Nevertheless, these achievements are still fragile and require future consolidation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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