Promoting Transparent, Fair, and Inclusive Practices in Grantmaking: Lessons from the Open and Equitable Model Funding Program
Notice bibliographique
Résumé
This report presents the insights of the Open & Equitable Model Funding Program, a pilot of a cohort of eleven research funders interested in refining their grantmaking to foster open and equitable practices. Launched in April 2021 by the Open Research Funders Group (ORFG) with grants ranging from $5 to $560 million, this initiative brought together experts across various fields to create thirty-two interventions to promote open research and equitable grantmaking. The funders cohort fostered a collaborative learning environment through monthly meetings, allowing participants to share insights and tackle challenges. Supported by the ORFG's resources and guidance, this structured approach facilitated the tailoring of interventions to each funder's specific needs, emphasizing early identification of challenges to integrate these practices seamlessly into existing funding mechanisms. Despite facing challenges such as staff turnover, limited time, and resources, which impacted the full engagement with and implementation of the interventions, the pilot was appreciated for its organized and guided framework and its collaborative learning environment. Participants who met their pilot goals attributed their success to the clear, achievable interventions and the structured design of the pilot, which allowed for focused implementation and executive-level support. The initiative also encouraged collaboration among peers, fostering a community of like-minded organizations exploring common challenges. The ORFG's documentation of lessons learned and the testing of intervention suitability offers valuable insights for future funders to refine their grantmaking strategies, underscoring the importance of continuous effort and commitment to achieve lasting change. These recommendations were refined for relevance and completeness from direct engagement with applicants, grantees, and researchers from underserved communities, ensuring the incorporation of insights from historically marginalized groups and with the goal of tailoring more inclusive and practical improvements.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».