Global surgery research collaborations during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic created an unprecedented burden on health systems, including surgical services, which have been indirectly affected by the growing number of cases due to cancellation of operations, delayed screening and a lack of adequate resources such as PPE and ventilators. In addition to logistical challenges, the pandemic also raised imminent clinical questions that required immediate answers. Global collaborations have been vital to identifying challenges by pooling data and collecting evidence to provide critical information to guide clinical and surgical care. Research partnerships have been the driving force behind global surgery research; however, since the pandemic, there has been an increased need for equitable collaboration and innovation between high-income and low-income research institutions to continue making steady progress towards providing access to safe, affordable surgical care. This article explores academic research partnerships formed during the pandemic and identifies challenges and opportunities presented to researchers and institutions. Finally, this paper recommends that further collaborations be made between HIC and LMICs to ensure policies that global surgery ensures that key stakeholders are at the centre of research. Such policies need to focus on the access to education and mentorship, micro-grants for researchers, and publication opportunities.
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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 | 0,095 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».