The National Institutes of Health (Nih): Organization, Funding, and Congressional Issues
Notice bibliographique
Résumé
The National Institutes of Health is the focal point for federal health research. An agency of the Department of Health and Human Services (HHS), it uses its $28.5 billion budget to support more than 200,000 scientists and research personnel working at over 3,100 institutions across the U.S. and abroad, as well as to conduct biomedical and behavioral research and research training at its own facilities. The agency consists of the Office of the Director, in charge of overall policy and program coordination, and 27 institutes and centers, each of which focuses on particular diseases or research areas in human health. A range of basic and clinical research is funded through a highly competitive system of peer-reviewed grants and contracts. The NIH appropriation in the past three years has shifted from marked growth to low or no increases. Appropriators and authorizers face many issues in working with NIH to set research priorities in the face of tight budgets. Congress accepts, for the most part, the priorities established through the agency's complex process of weighing scientific opportunity and public health needs. While the Public Health Service Act (PHSA) provides the statutory basis for NIH programs, it is primarily through appropriations report language, not budget line items or earmarks, that Congress gives direction to NIH and allows a voice for advocacy groups. Congress also monitors ethics rules on conflicts of interest and tracks the efficacy of procedures intended to make results of NIH-sponsored research accessible to the public.
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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 | 0,002 | 0,024 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».