Historical and contemporary factors that influenced the emergence and continuity of WANEL: Lessons for sustainable HPSR network formation in LMICs
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To explore historical and contemporary factors and processes that influenced the emergence of WANEL and analyse how the formation process has influenced the network’s continued existence and sustainability and lesson for sub-regional health policy and systems research (HPSR) networking in Low –and –Middle –Income Countries (LMICs)Design: Qualitative explanatory case study which used process tracing to chart the formation and development of WANEL.Methods: Data was obtained through document reviews, semi-structured interviews, group discussions, and partici-pant observation. Data was analysed using thematic content analysis.Results: The emergence of WANEL was made possible by several factors, including support from a network of senior HPSR champions and institutions across West Africa; sustained funding from IDRC Canada, a reputable funder with a track record in supporting research capacity development in LMICs; learning and networking opportunities provided by CHEPSAA Emerging Leaders and the Institute of Tropical Medicine Antwerp Emerging Voices for Global Health initiative. Its formation followed a mix of emergent and engineered processes.Conclusion: WANEL is the first and currently the only sub-regional network for early and mid-career health policy and systems researchers and practitioners in West Africa. To ensure its long-term sustainability, the network needs to put in place mechanisms to constantly attract and develop the next generation of early and mid-career researchers, maintain links with senior researchers, strengthen its capacity for coordination and facilitation, and develop a plan for its long-term financial sustainability.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».