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Enregistrement W4405896432 · doi:10.1073/pnas.2400931121

How and why funders support engaged research

2024· article· en· W4405896432 sur OpenAlexaff
Angela Bednarek, Ben Miyamoto, Kristin Corbett, Charlotte Hudson, Gayle Scarrow, Maeghan Brass, Kimberly DuMont, Bev Holmes, Lauren Supplee, Robert K. D. McLean, Jaspal Bhatia, Shamira Chappell, Melissa Duque Vélez, Chhaya Kolavalli

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensMichael Smith Health Research BCInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceWork (physics)Public relationsPerspective (graphical)Action (physics)Best practiceFacilitationEngineering ethicsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research that better aligns policy, practice, and research communities is gaining momentum around the world. This includes engaged research strategies that bring partners, and their diverse perspectives and kinds of knowledge, together to shape research agendas with on-the-ground-needs and to create dynamic problem-solving processes. These approaches aim to generate more equitable and effective solutions to societal challenges. Although many of these partnered strategies have a longstanding history, entrenched research cultures, practices, and institutional structures stand in the way of scaling them. Given the outsized role funders play in shaping research efforts, funders are a critical lever for change. This perspective describes the efforts of a global collaborative of philanthropic and public funders who are adapting their practices, supporting the development of infrastructure (e.g., capacity-strengthening, facilitation expertise, processes to guide relational work, etc.), and targeting system-level challenges to enable engaged research to maximize its potential. The authors integrate insights from different issue areas, geographies, and funding areas to provide concrete examples of funder activities that support engaged research and to suggest areas for further action. Recommendations include scaling changes in funding practices, deepening understanding of how and when engaged research leads to improved outcomes, and reshaping how success is defined and measured.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,122
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,328
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1220,328
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0140,025
Communication savante0,0490,030
Science ouverte0,0050,030
Intégrité de la recherche0,0180,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,058 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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