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Enregistrement W2328724181 · doi:10.1021/cb200239t

YouTube or You Lose: Grand Challenges Canada Explores Whether Scientists Are Ready for Web-Based Grant Competitions

2011· article· en· W2328724181 sur OpenAlexaffabout
Ratmir Derda, Paul J. Bracher

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensAlberta InnovatesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorld Wide WebLibrary scienceGrand ChallengesPolitical scienceData scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not hard to trace the influence of technology on the way we read the literature or give scientific presentations. Not so long ago, chemists used hard copies of Chemical Abstracts to find papers and sticks of chalk to deliver talks. Only over the past decade have computer presentations become the norm. In contrast, the way that grants are evaluated has remained relatively unchanged: scientists submit written proposals that are then evaluated by committees of scientists in the field. Might this process soon change as well? The not-for-profit organization Grand Challenges Canada (GCC) recently sponsored a competition in which researchers presented audacious ideas to attack problems related to global \nhealth (Figure 1). In its search for bold ideas from scientists, the GCC organization tested a bold idea as well: each proposal had to be accompanied by a 2-min-long video for public consumption on the Internet. Web users were encouraged not only to view these video summaries but to participate in the evaluation of the proposals by means of clicking on a “thumbs up” button (similar to the “like” buttons found on YouTube and Facebook). The votes from the public video were used by GCC to evaluate each applicant’s ability to “engage the public and increase awareness in \nthe grand challenges facing global health today”.^1 The competition collected over 180,000 votes and over 100,000 unique online visits from 156 countries in a mere 4 weeks—staggering statistics for scientific videos. While each applicant also submitted a written version of the proposal, which was privately evaluated by “standard” peer-review, the public video feature was one of the first direct implementations of Web 2.0 technology (user-interactive \nsites and applications) to evaluate scientific proposals. The competition raises an important question: to what extent, if any, should Web 2.0 technology or other direct evaluation by the public be used to determine the outcome of scientific grant proposals?

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0130,003
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,008

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,089 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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