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Enregistrement W7132940879

Canada's Contribution to Neglected Tropical Disease Research: A Co-authorship Network Analysis

2014· dissertation· en· W7132940879 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kaye Phillips

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversidad Autónoma del Estado de MéxicoGrand Challenges CanadaPan American Health OrganizationDrugs for Neglected Diseases initiativeUnited States Agency for International DevelopmentInternational Development Research CentreForeign Affairs and International Trade CanadaWorld Health OrganizationNational Institutes of HealthPublic Health Agency of Canada
Mots-clésGrey literatureGlobal networkNeglected tropical diseasesLatin AmericansNetwork analysisGlobal healthDeveloping countrySocial network analysisCollaborative network
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: NTDs are a group of thirteen communicable diseases that thrive in impoverished settings and are a prime example of a global health issue in need of collaborative research solutions. The aim of this study was to design and apply an accessible yet systematic approach for analyzing the publication trends and collaboration structure of Canada’s neglected tropical disease (NTD) research network. Co-authorship network analysis is an emerging technique for understanding the complex dimensions and results of collaborative research. Methods: Multiple methods and measures were used to support this study including: an academic and grey literature review; a systematic bibliometric procedure (publication activity, quality, specializations and collaboration rates) and a co-authorship network analysis (network size, components, density, cliques, clustering, centralization and core-periphery) of countries and institutions contributing to Canada’s NTD research. Results: Over the past sixty years (1950-2010) there has been a notable increase in Canada’s NTD publication activity. Canada’s NTD researchers specialize in Leishmania and African sleeping sickness research and are mainly affiliated with academic institutions within Canada (McGill University, Laval University and University of British Columbia). International co-authorship activity is largely with OECD countries (United States, United Kingdom and France) and some non-OECD countries (Brazil, Iran, and Peru). The core of Canada’s NTD research network includes a tightly connected group of OECD countries and two African countries (Uganda and Kenya). The countries on the periphery of the network are predominantly non-OECD countries which fall within the networks lowest GDP percentile. Canada’s Leishmania research network is regionally clustered with central ‘bridging’ and ‘bonding’ institutions. This contrasts to the more permeable structure of Canada’s African sleeping sickness institution network. Conclusion: The methods and findings from this study implicate Canada’s global health research and institutional policies. The findings suggest that if North-South research collaborations are a strategic global health funding priority, then methods and mechanisms to map existing networks and leverage the work of leading and emerging researchers and institutions are needed. Support to reform Canadian institutional policies related to inventions, patenting and technology transfer is required to transform existing insular practices and incentivize global health innovation and research partnerships.

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)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0260,058
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,402 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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