Notice bibliographique
Résumé
To many geoscientists, especially those new to Canada, or new to academic positions within Canada, the NSERC ‘system’ may appear somewhat reminiscent of the impenetrable black obelisk in the classic film “2001, A Space Odyssey”. The general function of the obelisk, and the language resounding from out of it, can, at times, seem obscure. Applicants are, for example, sometimes baffled (as has been the experience of this author) – when they receive unanimously positive comments from external reviewers with a notice that funding was reduced or not even granted at all. How can this be? As a member of the Solid Earth Grant Selection Committee (GSC08) over the past three years, and chair of the committee in the last year, I will make an effort here to expose several growing issues for geoscientists across Canada, who access NSERC for their research funds. This commentary highlights problems evident to me as a reader of NSERC proposals, and attempts to disseminate information to the greater community, to remove some of the mystery behind decisions that come out of NSERC competitions. Furthermore, I wish to make the point that the NSERC system is not sustainable in light of changing demographics in the scientific community, ongoing budgetary constraints and new funding for Canadian science, such as the Canada Foundation for Innovation (CFI) and Canada Research Chair (CRC) programs. The centerpiece of the commentary is the Discovery Grants program (previously known as Research or Operating Grants), which I view as the “meat and potatoes” and most cherished money of many researchers. NSERC DG grants seem the most difficult to increment, but they are the backbone of our curiosity driven research efforts. Other perhaps less publicized aspects of this and other programs are also mentioned.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».