The peer review process for awarding funds to international science research consortia: a qualitative developmental evaluation
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background: </ns4:bold> Evaluating applications for multi-national, multi-disciplinary, dual-purpose research consortia is highly complex. There has been little research on the peer review process for evaluating grant applications and almost none on how applications for multi-national consortia are reviewed. Overseas development investments are increasingly being channelled into international science consortia to generate high-quality research while simultaneously strengthening multi-disciplinary research capacity. We need a better understanding of how such decisions are made and their effectiveness. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods: </ns4:bold> An award-making institution planned to fund 10 UK-Africa research consortia. Over two annual rounds, 34 out of 78 eligible applications were shortlisted and reviewed by at least five external reviewers before final selections were made by a face-to-face panel. We used an innovative approach involving structured, overt observations of award-making panel meetings and semi-structured interviews with panel members to explore how assessment criteria concerning research quality and capacity strengthening were applied during the peer review process. Data were coded and analysed using pre-designed matrices which incorporated categories relating to the assessment criteria. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results: </ns4:bold> In general the process was rigorous and well-managed. However, lack of clarity about differential weighting of criteria and variations in the panel’s understanding of research capacity strengthening resulted in some inconsistencies in use of the assessment criteria. Using the same panel for both rounds had advantages, in that during the second round consensus was achieved more quickly and the panel had increased focus on development aspects. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusion: </ns4:bold> Grant assessment panels for such complex research applications need to have topic- and context-specific expertise. They must also understand research capacity issues and have a flexible but equitable and transparent approach. This study has developed and tested an approach for evaluating the operation of such panels and has generated lessons that can promote coherence and transparency among grant-makers and ultimately make the award-making process more effective. </ns4:p>
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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 | 0,417 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».