Assessing the Impact of Health Research in Saudi Arabia: A Cross-Sectional Survey of Researchers’ Perceptions of Importance and Implementation Barriers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Engaging researchers early in the process of research assessment increases transparency and builds a sense of ownership, which ensures successful implementation and sustainability and fosters a healthier research culture. In anticipation of the potential implementation of research impact assessment in Saudi Arabia, the aim of this study was to explore the views of healthcare researchers regarding (i) the perceived importance of different categories and indicators used to track health research impacts, (ii) the purposes of research impact assessment, and (iii) the barriers associated with implementing research impact assessment. Methods: A Web-based cross-sectional survey was conducted between June 8 and September 20, 2023. Academic and nonacademic researchers (n = 110) working in Saudi Arabia completed the questionnaire. The categories and indicators used to capture the diverse ways in which research impacts arise were drawn from the Payback Framework and the Canadian Academy of Health Sciences framework. We used descriptive statistics to report demographic characteristics and perceptions and t tests or ANOVA to examine the impact of respondent characteristics on their ratings of the importance of impact indicators. The data were analyzed using IBM SPSS 30. Results: Among the 110 respondents, 91 (82.7%) supported the move toward research impact assessment. Among the indicators used to track research impact, publications in peer-reviewed journals and contributions to better health outcomes were assigned the highest level of importance. The most commonly selected purpose for impact assessment was to allocate funds to projects that are more likely to benefit society and the economy (n = 85, 77%). The most commonly reported barrier to assessment implementation was the extensive resources needed to collect data (68%), followed by researchers’ perception that existing research is not driven by the health needs of the Saudi community (66.4%). Conclusions: Our findings suggest that, in general, Saudi researchers support a move toward impact assessment, but they have clear preferences for the indicators measured to capture impact and for the purpose of impact assessment. Strategies to counter the expected barriers to impact assessment, such as those suggested in our paper, need to be explored and addressed by decision-makers planning for impact assessment in the Saudi context.
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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 | 0,023 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».