Factors associated with cumulative research funding of investigators from CIHR – a major health-research funding agency
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Few systematic studies have focused on determinants of cumulative research funding (CRF), a measure of research productivity among career researchers world-wide. Using researchers funded by the Canadian Institutes for Health Research (CIHR), this exploratory study quantifies the association between CIHR-investigator roles and CRF obtained from the CIHR. METHODS: CIHR grants and awards obtained in fiscal years 1999-2006 by non-trainee principal investigators (PI) and by supervisors of CIHR trainee awards were used to determine investigator-level CRF. Log-transformed CRF was regressed on investigator role as CIHR-salary award recipient or supervisor of CIHR-trainee award recipients after adjustment for number of project-years, research area, and PI status. Number of publications in life sciences and biomedical journals from January 2000 to August 2007 was compared among 80 randomly-selected CIHR-investigators who were supervisors (n=40) and non-supervisors (n=40). Reported results were considered significant at P-value < 0.05. RESULTS: Multiple regression analysis based on 6515 CIHR-investigators indicated that salary award recipients were associated with a 29.5% higher CRF but the magnitude of this positive association was inversely associated with time since first receiving salary award. Supervisors were associated with, on average, a 13.1% decrease in CRF; increasing numbers of trainees supervised was associated with decreasing CRF. Earlier recipients of grants and salary awards were more likely also supervisors. The median number of publications for supervisors was higher than that for non-supervisors (31 vs. 11.5). CONCLUSIONS: Demonstrated associations between investigator-level CRF and predictors suggest that CRF should be considered in the context of investigators' multiple roles. The study, without establishing causality, also documents evidence of multi-lateral returns to the enterprise of academic research from salary and trainee awards. The major limitation is that CRF and predictors are derived from a single funding agency. Findings should be viewed as preliminary and should serve to develop hypotheses for future, comprehensive research.
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».