Three years of quality assurance data assessing the performance of over 4000 grant peer review contributions to the Canadian Institutes of Health Research Project Grant Competition
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Institutes of Health Research (CIHR) commenced a Quality Assurance Program in 2019 to monitor the quality of peer review in its Project Grant Competition Peer Review Committees. Our primary aim was to describe the performance of CIHR grant peer reviewers, based on the assessments made by CIHR peer review leaders during the first 3 years of the Research Quality Assurance Program. All Peer Review Committee Chairs and (or) Scientific Officers who led peer review for CIHR in 2019, 2020, and 2021 completed Reviewer Quality Feedback forms immediately following Peer Review Committee meetings. The form assessed Performance, Future potential, Review quality, Participation, and Responsiveness. We summarised and descriptively synthesised data from assessments conducted after each of the four grant competitions. The performance of peer reviewers on 4438 occasions was rated by Chairs and Scientific Officers. Approximately one in three peer reviewers submitted outstanding reviews or discussed additional applications and one in 10 demonstrated potential as a future Peer Review Committee leader. At most, one in 20 peer reviewers was considered to have not performed adequately with respect to review quality, participation, or responsiveness. There is a need for more research on the processes involved in allocating research grant funding.
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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 | 0,308 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».