What factors are important to the success of resubmitted grant applications in biomedical and health research? A retrospective study of over 20 000 applications to the Canadian Institutes of Health Research
Notice bibliographique
Résumé
In this retrospective study, we investigated the outcomes (funded/not funded) and factors related to the funding of resubmitted applications to the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) Open Operating Grants Competition and Project Grant Competition between 2010 and 2022. The primary outcome was the proportion of resubmissions and new applications that were funded. Using a random forest model, we explored the importance of variables related to the success of resubmissions. A higher proportion of resubmissions (∼23%) were funded compared to new submissions (∼12%). The most important variables related to resubmission success were the rank (%) and score (/5) given to the preceding application and the number of CIHR-funded grants where the Principal Investigator was a named team member. The least important factors were the language (English, French) of the application and whether the application was reviewed by the same reviewers or review committees. Resubmitting applications to the CIHR Project Grant Competition was beneficial, particularly for projects that were previously highly ranked and received high scores. These results may offer guidance for researchers who are deciding whether to resubmit rejected applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».