Identifying Research Impacts Within a Global Cancer Survivorship Grants Portfolio
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Research impact assessments (RIAs) are exercises conducted to measure research outputs, outcomes, and impacts of research projects and programs. While use among funders has been growing, RIA adoption has been fragmented, and a global, multi-funder RIA on cancer survivorship research has not been conducted. The field is an ideal case-study for RIA because the number of cancer survivors worldwide is currently over 30 million and projected to increase, and has comparatively less investment than research on other CSO categories. We aim to examine the global evidence base produced by cancer survivorship projects funded by International Cancer Research Partnership (ICRP) partners to determine their broader research, economic, and social impacts. METHODS Our evaluation will measure the impacts of projects from ICRP funders for 2006-2018 coded to CSO codes 6.1 Patient Care of Survivorship Issues or 6.6 End-of-life Care, using the Canadian Academy of Health Sciences Framework. To ensure high methodological quality, we have utilized seven key steps for RIA implementation developed from our previous work, including setting the stage for analysis (considering context, goals, and stakeholders); framework selection; metrics/indicator selection; primary data collection; data synthesis; communicating results; and reflecting on best practices. Impact data will be sourced from Dimensions. Ai and Overton; two leading databases capturing global research and policy impacts. RESULTS Among 146 cancer research funders participating in the ICRP during 2006-2018, 103 funded a total of 5,814 projects coded to CSO codes 6.1 and 6.6. Anticipated results include the numbers of matching projects identified within Dimensions. Ai with linked publications, altmetrics, clinical trials, and datasets, and linked policy citations identified through Overton as well as an overview of the types and ranges of impacts found. Preliminary results show high coverage of ICRP projects within the Dimensions. Ai database, and the ability to identify impacts increasingly likely among public funders. CONCLUSION Understanding downstream impacts of funded research is critical to ensuring that public and charitable funds are making a tangible impact towards improving survivorship and end-of-life care for persons living with and beyond cancer. We hope our analysis is the first of several that may begin to link research impacts with future opportunities to improve patient-oriented care and research.
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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 | 0,289 | 0,366 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».