Streamlining Grant Applications - What are the probabilities a streamlined grant is fundable and that a fundable grant is streamlined?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Securing qualified peer reviewers for public granting agencies is challenging and to avoid needlessly overworking these volunteers, there is increasing reliance on triaging grants deemed unlikely to be competitive. For example, Canadian Institute for Health Research (CIHR), our largest public funder, has a stream-lining process whereby if the average of three initial reviewer scores is < 4.0, the submission is automatically triaged.Methods: Using Bayesian methods to account for the uncertainty in the re-viewers’ score, small sample sizes and vague prior beliefs, the true mean posterior(updated) distribution of a streamlined grant was calculated, including the probability it exceeds the threshold. The predictive distribution a new single reviewer, or a group of reviewers, might accord the streamlined grant while incorporating the aforementioned uncertainties was also calculated. Finally, the probability a submission with a true value > 4 could be streamlined was also calculated.Results: Simulations suggest that grants with mean scores slightly below 4 may have significant probabilities (30-50%) of being fundable, when reviewer variability is high. The mean probability that a new reviewer would rate a previously streamlined grant with a score > 4 was 48% (95% confidence interval (CI)0.13 - 0.86). The average probability that 15 new reviewers would rate the sestreamlined grants > 4 was 44% (95% CI 7 - 93). Simulations suggest that even streamlined grants with scores of 3.7 or 3.8, if associated with high reviewer variations, may have at least a 30% probability that the next reviewer score is > 4. Simulations also show that fundable grants, those with true scores in the range of 4.1 - 4.3, have a 20-40% probability of being streamlined.Conclusions: This study emphasizes the need to reevaluate streamlining mechanisms to increase the fairness and accuracy of the evaluation process. Agencies should consider adjusting thresholds or requiring additional reviews for streamlined applications with high variability to avoid excluding potentially fundable grants from full committee consideration.
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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 | 0,169 | 0,599 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».