ISRIA statement: ten-point guidelines for an effective process of research impact assessment
Notice bibliographique
Résumé
As governments, funding agencies and research organisations worldwide seek to maximise both the financial and non-financial returns on investment in research, the way the research process is organised and funded is becoming increasingly under scrutiny. There are growing demands and aspirations to measure research impact (beyond academic publications), to understand how science works, and to optimise its societal and economic impact. In response, a multidisciplinary practice called research impact assessment is rapidly developing. Given that the practice is still in its formative stage, systematised recommendations or accepted standards for practitioners (such as funders and those responsible for managing research projects) across countries or disciplines to guide research impact assessment are not yet available.In this statement, we propose initial guidelines for a rigorous and effective process of research impact assessment applicable to all research disciplines and oriented towards practice. This statement systematises expert knowledge and practitioner experience from designing and delivering the International School on Research Impact Assessment (ISRIA). It brings together insights from over 450 experts and practitioners from 34 countries, who participated in the school during its 5-year run (from 2013 to 2017) and shares a set of core values from the school's learning programme. These insights are distilled into ten-point guidelines, which relate to (1) context, (2) purpose, (3) stakeholders' needs, (4) stakeholder engagement, (5) conceptual frameworks, (6) methods and data sources, (7) indicators and metrics, (8) ethics and conflicts of interest, (9) communication, and (10) community of practice.The guidelines can help practitioners improve and standardise the process of research impact assessment, but they are by no means exhaustive and require evaluation and continuous improvement. The prima facie effectiveness of the guidelines is based on the systematised expert and practitioner knowledge of the school's faculty and participants derived from their practical experience and research evidence. The current knowledge base has gaps in terms of the geographical and scientific discipline as well as stakeholder coverage and representation. The guidelines can be further strengthened through evaluation and continuous improvement by the global research impact assessment community.
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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 | 0,575 | 0,648 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,036 |
| Communication savante | 0,046 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,051 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,029 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».