Gender Differences in Research Project Grants and R01 Grants at the National Institutes of Health
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The National Institutes of Health (NIH), which is the world's largest funding source for research, offers various types of competitive grants depending on the duration, research type, and budget. The Research Project Grant (RPG) is the oldest mechanism for grant allocation that is used by the NIH. In this study, we explored the gender trends of NIH RPGs and R01 grants over the last two decades. Methods By utilizing the NIH Research Portfolio Online Reporting Tool (RePORT), data for gender were extracted, and the percentage of women as RPGs Investigators, R01-equivalent grant including R01 type 1 and type 2 grant awardees, from 1998 to 2019 were tabulated. The absolute change was calculated. Results From 1998 to 2019, the percentage of female RPG awardees has increased. However, the success rates for female RPG applicants have decreased during the same period. The funding and success rates for new R01 awards have been similar for both men and women, but women have been less successful at the renewal of R01-equivalent awards. Conclusion Gender disparity exists in awardees of higher RPGs, including the R01 award. This highlights the need for further actions to ensure gender parity in grant allocations at the NIH.
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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 | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».