Designing an Impact-Oriented Model of Research and Technology Evaluation: An Experience of I.R.Iran.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research impact assessment is already being institutionalized in health research and innovation systems. In developing countries, there are many different research assessment models which have focused more on research output in academic levels and less on impact. Objective: The aim of this study is designing an Iranian impact-oriented model of research and technology evaluation. Method: This is a mixed study. In the quantitative part, by reviewing the literature, a list of research impact indicators that existed were gathered, reviewed, and scored by participants on importance, relevance, and measurability via a 5-point Likert scale. All indicators with a mean score equal to or greater than 3.5 entered the qualitative part, which were discussed in depth by engaging key stakeholders regarding their validity and feasibility through focus groups, interviews, and expert panels. Results: The Iranian research impact evaluation model was developed with four main pillars (including input and process, output, outcome, and impact), four areas (stewardship, advancing knowledge and translation, technology, and impact), and 30 indicators through key stakeholders participation in the Iranian health research system. Conclusions: This model has been introduced as the first model designed to evaluate the impact of health research and can be one of the most important tools for allocating limited funding resources while maximizing the desired impact of research in the community.
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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 | 0,066 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».