Research productivity of junior academic staff at a tertiary medical college in south west, Nigeria.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The research productivity of medical faculty has been well studied in developed countries, unlike in the developing countries. OBJECTIVES: This study proposes to assess the level of research productivity over a 2 year period and identify the challenges to conducting research among junior academic staff of the College of Medicine, University of Lagos. METHODS: An observational cross-sectional study in which the 120 junior academic staff from both basic sciences and clinical sciences were evaluated between January and September 2005. Data collection was by self-administered questionnaires distributed to the study population. RESULTS: There were 83 (69.1%) respondents comprising 38 males (45.6%) and 45 females (54.2%). The median age group was 31-40 years. Most respondents (57, 83%) spent less than 10 hours/week on research. On average they had completed 3-4 scholarly articles within the past 2 years. Nineteen (21.7%) of the subjects were considered to have optimal research productivity having completed over 5 scholarly research papers. The lecturers with optimal research productivity were significantly more likely to be male, and spent over 10 hours a week in hospital related clinical and laboratory related activities. (p = 0.02, and p = 0.03). Inadequate funding and laboratory facilities, and poor technological infrastructure were the most common causes of impediments to research reported by 78%, 69% and 55% of the lecturers respectively. CONCLUSION: Optimal research productivity was seen in about one quarter of the study population and was associated with male gender and prolonged duration of clinical/laboratory activities. Negligible research financing and poor laboratory support were major impediments to research productivity.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».