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Enregistrement W2624776175 · doi:10.1186/s12961-017-0220-x

An output evaluation of a health research foundation’s enhanced grant review process for new investigators

2017· article· en· W2624776175 sur OpenAlexafffundabout
Gregory Hammond, Mê‐Linh Lê, Tannis Novotny, Stephanie P. B. Caligiuri, Grant N. Pierce, J. G. Wade

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensSt. Boniface HospitalManitoba Medical Service FoundationUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesManitoba Medical Service Foundation
Mots-clésHealth services researchFoundation (evidence)Public healthHealth administrationMedicineHealth economicsHealth policyProcess (computing)Medical educationPolitical scienceNursingComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We assessed the ability of the Manitoba Medical Service Foundation (MMSF, a small not-for-profit foundation affiliated with Manitoba Blue Cross) to determine the best candidates for selection to receive research funding support among new researchers applying to the Research Operating Grants Programme (ROGP). METHODS: Using bibliometric and grants funding analyses, we retrospectively compared indices of academic outputs from five cohorts of MMSF-funded and not MMSF-funded applicants to the annual MMSF ROGP over 2008 to 2012, from 1 to 5 years after having received evaluation decisions from the MMSF enhanced grant review process. RESULTS: Those researchers funded by the MMSF competition (MMSF-funded) had a statistically significant greater number of publications, a higher h-index and greater national Tri-Council (TC) funding, versus those not selected for funding (not MMSF-funded). MMSF-funded applicants and the Manitoba research community have created a strong and rapid (within 1 to 5 years of receiving the MMSF grant) local economic return on investment associated with the MMSF ROGP that supports new investigators, of approximately nine-fold for TC grants by the principal investigator, and of 34-fold for the principal investigator on collaborative (total) TC grants. CONCLUSIONS: The use of small amounts of seed money for competitive research grants at early stages of an MMSF-funded applicant's career correlates with future short-term success of that applicant. The ability to correctly select promising candidates who subsequently demonstrate greater academic performance after the MMSF funding shows the selection process and the ROGP to be of merit. Multiple components may have contributed to this outcome, including a direct presentation and interview process of the candidate with five-person selection subcommittees, plus an assessment by an external reviewer (the enhanced grant review process). The selection methods used here may add value to the research grant selection processes of new researchers.

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)0,186
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,351
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1860,351
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,909
Tête enseignante GPT0,728
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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