A sustentação de publicações de pesquisa sobre saúde mental em países com níveis baixos e intermediários de renda
Bibliographic record
Abstract
O atual nível de serviços de saúde mental e os recursos a ela dedicados nos países de baixa e média renda (LAMI) estão longe do necessário. 1 Quaisquer planos para melhorar essa situação requerem informações específicas de regiões e países, que somente podem ser geradas pelo trabalho de pesquisa de cada país.Os periódicos científicos podem desempenhar um papel fundamental na disseminação de informações de pesquisa relevantes, mas, atualmente, esse potencial ainda é, em grande medida, incompreendido.Os autores da região da América Latina e do Caribe contribuem com 0,4% dos artigos das principais revistas psiquiátricas. 2 Ainda mais preocupante é o fato de que a distância entre os países com baixos e altos níveis de publicações biomédicas está aumentando.A América Latina era responsável por 0,39% do número total de artigos referenciados no Medline em 1996, abaixo dos 2,03% de 1966. 3 Evidentemente, algumas das dificuldades em conseguir a publicação de pesquisas nos principais periódicos de saúde mental estão relacionadas à disponibilidade de fundos e à capacidade de pesquisa.Em relação a isso, é instrutivo relembrar que, na realidade, muitos países latino-americanos têm visto cortes nos orçamentos ligados à saúde por conta das crises econômicas.Mas outros fatores, tais como a falta de compreensão das necessidades de pesquisa dos países de baixa e media renda, podem também ser importantes.Somente um dos 530 membros dos conselhos editoriais e consultivos dos 10 principais periódicos psiquiátricos era de um país latino-americano, 4 e somente cerca de 2% dos periódicos indexados nos índices internacionais provinham de países LAMI.O idioma é também uma grande barreira para os autores de países não-anglófonos.Os periódicos de saúde mental dos países LAMI, em geral, têm de enfrentar muitas barreiras para informar de forma eficaz seus leitores e causar algum impacto na saúde mental da região.Esses obstáculos incluem problemas relacionados à visibilidade e indexação, recursos para publicação e disseminação, edição, formação de consórcios de autores e idioma.O resultado final é que eles não possuem a credibilidade, penetração e impacto que são necessários, como é demonstrado pelo fato de que somente 9% e 2,3% dos periódicos na biblioteca da UNAM (Universidade Autônoma do México) eram do México e de outros países latinoamericanos, respectivamente.5 Estratégias de disseminação razoáveis são necessárias para enfrentar a maioria das necessidades dos países LAMI.Alguns
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.033 | 0.114 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.024 | 0.018 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".