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Enregistrement W2400512973 · doi:10.1186/s12916-016-0620-8

Research impact: a narrative review

2016· review· en· W2400512973 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineExcellenceImpact assessmentEconomic impact analysisNarrative reviewField (mathematics)Societal impact of nanotechnologyKnowledge baseData scienceKnowledge managementManagement scienceComputer scienceArtificial intelligenceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impact occurs when research generates benefits (health, economic, cultural) in addition to building the academic knowledge base. Its mechanisms are complex and reflect the multiple ways in which knowledge is generated and utilised. Much progress has been made in measuring both the outcomes of research and the processes and activities through which these are achieved, though the measurement of impact is not without its critics. We review the strengths and limitations of six established approaches (Payback, Research Impact Framework, Canadian Academy of Health Sciences, monetisation, societal impact assessment, UK Research Excellence Framework) plus recently developed and largely untested ones (including metrics and electronic databases). We conclude that (1) different approaches to impact assessment are appropriate in different circumstances; (2) the most robust and sophisticated approaches are labour-intensive and not always feasible or affordable; (3) whilst most metrics tend to capture direct and proximate impacts, more indirect and diffuse elements of the research-impact link can and should be measured; and (4) research on research impact is a rapidly developing field with new methodologies on the horizon.

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.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,014

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 Opus0,955
Tête enseignante GPT0,866
Écart entre enseignants0,090 · 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