Priority-setting in public health research funding organisations: an exploratory qualitative study among five high-profile funders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Priority-driven funding streams for population and public health are an important part of the health research landscape and contribute to orienting future scholarship in the field. While research priorities are often made public through targeted calls for research, less is known about how research funding organisations arrive at said priorities. Our objective was to explore how public health research funding organisations develop priorities for strategic extramural research funding programmes. METHODS: Content analysis of published academic and grey literature and key informant interviews for five public and private funders of public health research in the United Kingdom, Australia, the United States and France were performed. RESULTS: We found important distinctions in how funding organisations processed potential research priorities through four non-sequential phases, namely idea generation, idea analysis, idea socialisation and idea selection. Funders generally involved the public health research community and public health decision-makers in idea generation and socialisation, but other groups of stakeholders (e.g. the public, advocacy organisations) were not as frequently included. CONCLUSIONS: Priority-setting for strategic funding programmes in public health research involves consultation mainly with researchers in the early phase of the process. There is an opportunity for greater breadth of participation and more transparency in priority-setting mechanisms for strategic funding programmes in population and public health research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,188 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».