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Enregistrement W3026180388 · doi:10.1073/pnas.1910160117

NIH funding and the pursuit of edge science

2020· review· en· W3026180388 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésBiomedicinePolitical scienceGrant fundingEngineering ethicsLibrary sciencePublic relationsPublic administrationComputer scienceEngineeringBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Institutes of Health (NIH) plays a critical role in funding scientific endeavors in biomedicine. Funding innovative science is an essential element of the NIH's mission, but many have questioned the NIH's ability to fulfill this aim. Based on an analysis of a comprehensive corpus of published biomedical research articles, we measure whether the NIH succeeds in funding work with novel ideas, which we term edge science. We find that edge science is more often NIH funded than less novel science, but with a delay. Papers that build on very recent ideas are NIH funded less often than are papers that build on ideas that have had a chance to mature for at least 7 y. We have three further findings. First, the tendency to fund edge science is mostly limited to basic science. Papers that build on novel clinical ideas are not more often NIH funded than are papers that build on well-established clinical knowledge. Second, novel papers tend to be NIH funded more often because there are more NIH-funded papers in innovative areas of investigation, rather than because the NIH funds innovative papers within research areas. Third, the NIH's tendency to have funded papers that build on the most recent advances has declined over time. In this regard, NIH funding has become more conservative despite initiatives to increase funding for innovative projects. Given our focus on published papers, the results reflect both the funding preferences of the NIH and the composition of the applications it receives.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,009
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,370
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,145 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle