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Enregistrement W6902245363 · doi:10.6084/m9.figshare.27263400

Africa's Urgent Need

2024· article· en· W6902245363 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic shortageHealth careDeveloping countryPoliticsBrain drainHealth professionalsHealthcare system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Description: Key Facts from “Africa’s Urgent Need”Severe Shortage of Healthcare Professionals:The World Health Organization (WHO) recommends a minimum ratio of 23 skilled health professionals per 10,000 people to maintain a functional health system. However, Africa averages about 1 physician per 5,000 people. In some countries, the situation is even more dire; for instance, Uganda has a doctor-to-patient ratio of 1:25,725.Economic Impact of Brain Drain:Training a medical doctor in Africa costs between $21,000 and $59,000. When these doctors emigrate, the financial loss to their home countries is significant. For example, nine African countries have collectively lost over $2 billion since 2010 due to this brain drain. Meanwhile, countries like the US, Australia, and Canada benefit from these trained professionals.Major Beneficiaries of Emigrant Doctors:The United States, the United Kingdom, Canada, and Australia are the primary beneficiaries of emigrant doctors from Africa. In 2015, over 13,000 doctors emigrated to the US, with a significant number coming from Egypt, Nigeria, Ghana, and South Africa.Reasons for Emigration:Factors driving doctors to leave include inadequate pay, poor working conditions, limited research funding, lack of advanced facilities, poor career development, and unstable political environments.Proposed Solutions:To address this issue, African countries need to prioritize health in their political agendas, allocate sufficient funding for healthcare, and focus on preventive measures. Improving working conditions and career opportunities for healthcare professionals is essential to retain talent.These research facts highlight the urgent need for African countries to address the brain drain issue to improve their healthcare systems and overall development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1900,044

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
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