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Enregistrement W2391110362 · doi:10.9778/cmajo.20150045

Health services and policy research in the first decadeat the Canadian Institutes of Health Research

2016· article· en· W2391110362 sur OpenAlexafffundvenueabout
Robyn Tamblyn, Meghan McMahon, Nathalie Girard, Elise Drake, Jessica Nadigel, Kim Gaudreau

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésCritical mass (sociodynamics)Health careGrant fundingLogistic regressionConfidence intervalPolitical scienceHealth services researchMedicineMedical educationSociologyPublic administrationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health services and policy research is the innovation engine of a health care system. In 2000, the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) was formed to foster the growth of all sciences that could improve health care. We evaluated trends in health services and policy research funding, in addition to determinants of funding success. METHODS: All applications submitted to CIHR strategic and open operating grant competitions between 2001 and 2011 were included in our analysis. Age, sex, size of research team, critical mass, season, year and research discipline were retrieved from application information. A cohort of 4725 applicants successfully funded between 2001 and 2005 were followed for 5 years to evaluate predictors of continuous funding. Multivariate generalized estimating equation logistic regression was used to estimate predictors of funding success and sustained funding. RESULTS: Between 2001 and 2011, 80 163 applications were submitted to open and strategic grant competitions. Over time, grant applications increased from 327 to 1137 per year, and annual funding increased from $12.6 to $48.0 million. Grant applications from young male researchers were more likely to be funded than those from female researchers (odds ratio [OR] 1.40, 95% confidence interval [CI] 1.01-1.95), as were applications from larger research teams and institutions with a large critical mass. Only 24.0% of scientists whose first funded grant was in health services and policy research had sustained 5-year funding, compared with 52.8% of biomedical scientists (OR 0.34, 95% CI 0.24-0.49). INTERPRETATION: The CIHR has successfully increased the amount of health services and policy research in Canada. To enhance conditions for success, researchers should be encouraged to work in teams, request longer duration grants, resubmit unsuccessful applications and affiliate themselves with institutions with a greater critical mass.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,546
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,064 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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