Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,022 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».