Systematic analysis of global health research funding in Canada, 2000–2016
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Considering recent shifts in global funding landscapes, this study analyzes Canada's long-term global health research funding trends in the hope of informing a new Canadian global health research strategy. Examining past investments can help prioritize limited future resources to either build on Canada's existing strengths or fill gaps where needed, while simultaneously informing the investments of research funders in other countries. METHODS: Administrative data were analyzed covering all 1584 global health research grants awarded by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) to 927 unique principal investigators from 2000 to 2016, totalling C$341 million. Existing metadata associated with each grant was supplemented by additional qualitative coding. Descriptive time-series analyses of global health research grant data were conducted using various measures related to each grant's recipient (e.g., province, university, sex, distribution) and subject matter (e.g., research theme, area, focus). RESULTS: CIHR's total annual global health research funding increased sharply from $3.6 million in FY2000/2001 to $30.3 million in FY2015/2016, with the largest share of research funding now focused on health equity-representing nearly 50% of CIHR's global health research funding. Past grants have concentrated on infectious disease and public health research. One third of CIHR's global health grant funding went to 20 principal investigators. Only 42.2% of global health research funding came from CIHR's open investigator-driven competitions, with the rest coming from strategic priority-driven competitions. CONCLUSION: Global health research has seen steady increases in funding from CIHR's open competitions when preceded by investment in strategic competitions, which suggests the level of a national research funding agency's strategic investments in global health research may determine the size of the field in their country. The greatest concentration of past investment lies in health equity research, followed by infectious disease research. Future analyses of research funding would benefit from an internationally accepted keyword classification scheme and more granular administrative data.
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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 | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».