Measurement of Scientific Productivity in R&D Sector: Changing paradigm
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.
Notice bibliographique
Résumé
Scientific Productivity is a demand of policy makers for a judicious utilization of massive R&D budget allocated and utilized. A huge mass of intellectual assets is employed, which after investing manpower, infrastructure and lab consumables demand for a major outcome which contributes towards building nation's economy. Scientific productivity was only measured through publications or patents. Patents, earmarked as a strong parameter for innovation generation, where, Word Intellectual Property Organisation generated a data on applications for the top 20 offices for patents, where Australia, Brazil and Canada occupied top 3 positions. India ranked 9th with the total patent applications rising from 39762 (2010) to 42854 (2014) i.e. 15%, whereas, it contributes around 2% Patents (innovative productivity) on global scale. Many studies have come forward interestingly within scientific and academic domains in the form of measurement of scientific performance, however, development of productivity indicators and calculation of Scientific Productivity (SP) as a holistic evaluation system is a significant demand. SP, a herculean task is envisaged for productivity analysis and would submit significant factors towards fabricating an effective measurement engine in a holistic manner viable for an individual and organization, being supplementary to each other. This review projects the significance of performance measurement system in R&D through identification and standardization of key parameters. It also includes emphasis on inclusion of standardized parameters, effective for performance measurement which is applicable for scientists, technical staff as well as lab as a facility. This review aims at providing an insight to the evaluators, policy makers, and high level scientific panels to stimulate the scientific intellects on identified indicators so that their work proceeds to generate productive outcome contributing to the economic growth.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découle