Referee report. For: What do we know about grant peer review in the health sciences? [version 1; referees: 1 approved, 1 approved with reservations]
Notice bibliographique
Résumé
Background: Peer review decisions award >95% of academic medical research funding, so it is crucial to understand how well they work and if they could be improved. Methods: This paper summarises evidence from 105 relevant papers identified through a literature search on the effectiveness and burden of peer review for grant funding. Results: There is a remarkable paucity of evidence about the overall efficiency of peer review for funding allocation, given its centrality to the modern system of science. From the available evidence, we can identify some conclusions around the effectiveness and burden of peer review. The strongest evidence around effectiveness indicates a bias against innovative research. There is also fairly clear evidence that peer review is, at best, a weak predictor of future research performance, and that ratings vary considerably between reviewers. There is some evidence of age bias and cronyism. Good evidence shows that the burden of peer review is high and that around 75% of it falls on applicants. By contrast, many of the efforts to reduce burden are focused on funders and reviewers/panel members. Conclusions: We suggest funders should acknowledge, assess and analyse the uncertainty around peer review, even using reviewers’ uncertainty as an input to funding decisions. Funders could consider a lottery element in some parts of their funding allocation process, to reduce both burden and bias, and allow better evaluation of decision processes. Alternatively, the distribution of scores from different reviewers could be better utilised as a possible way to identify novel, innovative research. Above all, there is a need for open, transparent experimentation and evaluation of different ways to fund research. This also requires more openness across the wider scientific community to support such investigations, acknowledging the lack of evidence about the primacy of the current system and the impossibility of achieving perfection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,053 | 0,481 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,441 | 0,317 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».