Research Design and Research Systems: An Application of Agent-Based Modelling to Research Funding
Notice bibliographique
Résumé
Governments nurture their multi-disciplinary innovation systems by funding several public organizations to help universities and research institutes support research projects and associated infrastructure.To study the impact of research funding, a generic stylized model is developed using Agent-Based Modelling (ABM) to simulate the outcomes.To provide context, the analysis anchors the problem in the context of Genome Canada's research funding efforts.The process of academic research and the impact of grants on its speed and output (papers published) is simulated.To compare the outcomes for policy choices, two measures or indices are developed for the outcomes: efficiency is measured by number of papers per granted money and equity is measured by a Gini coefficient (for papers and money granted); the Matthew effect is also tested to check for effects on equity.Defining academic investigators as the main agent and having investigations and grants as subagents, along with assumptions for the procedures and parameters, an ABM is designed in which investigators conduct individual research using grant and non-grant funds.The simulation model is then tested and verified to be used for evaluation and comparison of policy scenarios.The results revealed that the instruments of allocated budget per competition, the gap between competitions, the sum granted for any proposal, and the size of the target group may be utilized to improve the efficiency and equity of the system.However, there is usually a trade-off between these two objectives and a loss in one of them is necessary to achieve a gain in the other.The tools can be combined in order to secure better results, but there are other factors that should be taken into account in making decisions.Although some lessons can be learned from such a simple model, making it applicable to policy making and to realworld issues, other factors such as investigator heterogeneity, collaborations, and grant administration complexities should be taken into account.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».