Measuring bias, burden and conservatism in research funding processes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Grant funding allocation is a complex process that in most cases relies on peer review. A recent study identified a number of challenges associated with the use of peer review in the evaluation of grant proposals. Three important issues identified were bias, burden, and conservatism, and the work concluded that further experimentation and measurement is needed to assess the performance of funding processes. Methods: We have conducted a review of international practice in the evaluation and improvement of grant funding processes in relation to bias, burden and conservatism, based on a rapid evidence assessment and interviews with research funding agencies. Results: The evidence gathered suggests that efforts so far to measure these characteristics systematically by funders have been limited. However, there are some examples of measures and approaches which could be developed and more widely applied. Conclusions: The majority of the literature focuses primarily on the application and assessment process, whereas burden, bias and conservatism can emerge as challenges at many wider stages in the development and implementation of a grant funding scheme. In response to this we set out a wider conceptualisation of the ways in which this could emerge across the funding process.
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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 | 0,798 | 0,879 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,039 |
| Communication savante | 0,028 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».