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Enregistrement W4404917988 · doi:10.18103/mra.v12i11.5872

Describing a First Nations-led grant program for COVID-19 Research: The APPRISE-Ramsay First Nations COVID-19 grant program

2024· article· en· W4404917988 sur OpenAlexaboutno aff
Kristy Crooks, Miranda Z. Smith, Jaquelyne T. Hughes, Adrian Miller

Notice bibliographique

RevueMedical Research Archives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilPaul Ramsay Foundation
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakLibrary sciencePolitical sciencePsychologyVirologyMedicineComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the establishment of a First Nations governed grant program that built on an existing Australian research collaboration during the height of the COVID-19 pandemic in 2020. Following a generous philanthropic donation, a process was initiated to centre and privilege First Nations perspectives and governance in the grant dissemination process. Decision-making was driven by First Nations people, including setting research principles and priorities, eligibility and review criteria, and in overseeing the advertising and grant review. This led to a widely distributed and highly competitive application round and the funding of ten grants from diverse organisations addressing various aspects of the COVID-19 response. The resulting grant outputs were diverse and impactful, including academic publications, articles for general readership, internal reports, social and traditional media, and frameworks. The principles from the grant round have underpinned the more recent formation of the ongoing First Nations Research preparednesS neTwork (FIRST), to further embed the important principles of First Nations self-determination for ongoing and future pandemic research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,231
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,231
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0610,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,355
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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