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Enregistrement W2270704940 · doi:10.1007/s13142-015-0361-9

Impact of research investment on scientific productivity of junior researchers

2015· review· en· W2270704940 sur OpenAlexaff
Forough Farrokhyar, Daniela Bianco, Dyda Dao, Michelle Ghert, Nicole Andruszkiewicz, Jonathan Sussman, Jeffrey S. Ginsberg

Notice bibliographique

RevueTranslational Behavioral Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityPromotion (chess)Medical educationGrant fundingPsychologyObservational studyInvestment (military)Logistic regressionMedicinePolitical scienceEconomicsLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a demand for providing evidence on the effectiveness of research investments on the promotion of novice researchers' scientific productivity and production of research with new initiatives and innovations. We used a mixed method approach to evaluate the funding effect of the New Investigator Fund (NIF) by comparing scientific productivity between award recipients and non-recipients. We reviewed NIF grant applications submitted from 2004 to 2013. Scientific productivity was assessed by confirming the publication of the NIF-submitted application. Online databases were searched, independently and in duplicate, to locate the publications. Applicants' perceptions and experiences were collected through a short survey and categorized into specified themes. Multivariable logistic regression was performed. Odds ratios (OR) with 95 % confidence intervals (CI) are reported. Of 296 applicants, 163 (55 %) were awarded. Gender, affiliation, and field of expertise did not affect funding decisions. More physicians with graduate education (32.0 %) and applicants with a doctorate degree (21.5 %) were awarded than applicants without postgraduate education (9.8 %). Basic science research (28.8 %), randomized controlled trials (24.5 %), and feasibility/pilot trials (13.3 %) were awarded more than observational designs (p < 0.001). Adjusting for applicants and application factors, awardees published the NIF application threefold more than non-awardees (OR = 3.4, 95 %, CI = 1.9, 5.9). The survey response rate was 90.5 %, and only 58 % commented on their perceptions, successes, and challenges of the submission process. These findings suggest that research investments as small as seed funding are effective for scientific productivity and professional growth of novice investigators and production of research with new initiatives and innovations. Further efforts are recommended to enhance the support of small grant funding programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,153
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,426
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1530,426
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,865
Tête enseignante GPT0,693
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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