Getting to the bottom of research funding: Acknowledging the complexity of funding dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Research funding is an important factor for public science. Funding may affect which research topics get addressed, and what research outputs are produced. However, funding has often been studied simplistically, using top-down or system-led perspectives. Such approaches often restrict analysis to confined national funding landscapes or single funding organizations and instruments in isolation. This overlooks interlinkages, broader funding researchers might access, and trends of growing funding complexity. This paper instead frames a 'bottom-up' approach that analytically distinguishes between increasing levels of aggregation of funding instrument co-use. Funding of research outputs is selected as one way to test this approach, with levels traced via funding acknowledgements (FAs) in papers published 2009-18 by researchers affiliated to Denmark, the Netherlands or Norway, in two test research fields (Food Science, Renewable Energy Research). Three funding aggregation levels are delineated: at the bottom, 'funding configurations' of funding instruments co-used by individual researchers (from single-authored papers with two or more FAs); a middle, 'funding amalgamations' level, of instruments co-used by collaborating researchers (from multi-authored papers with two or more FAs); and a 'co-funding network' of instruments co-used across all researchers active in a research field (all papers with two or more FAs). All three levels are found to include heterogenous funding co-use from inside and outside the test countries. There is also co-funding variety in terms of instrument 'type' (public, private, university or non-profit) and 'origin' (domestic, foreign or supranational). Limitations of the approach are noted, as well as its applicability for future analyses not using paper FAs to address finer details of research funding dynamics.
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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 | 0,059 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,182 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».