Navigating the Road to Success: Guidelines for Preparing Competitive Grant Proposals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose - Difficulty in securing research funding has been cited as one barrier to the involvement of more librarians and information professionals in conducting original research. This article seeks to support the work of librarians who wish to secure research funding by describing some key approaches to the creation of successful grant applications. Approach - The authors draw on more than 15 years experience in supporting the development of successful research grant proposals. Twelve grant-writing best practices or ‘key approaches’ are described, and a planning timeline is suggested. Conclusions - Use of these best practices can assist researchers in creating successful research grant proposals that will also help streamline the research process once it is underway. It is important to recognize the competitive nature of research grant competitions, to obtain feedback from an internal review panel, and to use feedback from funding agencies to strengthen future grant applications.
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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 | 0,361 | 0,459 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,016 |
| Communication savante | 0,036 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,023 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».