What goes in a funder’s Narrative CV?: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Narrative Curriculum Vitae (NCVs) are a type of CV focusing on written descriptions of researchers' skills, experiences, collaborations, and achievements, which seek to promote more equitable and responsible research assessments. Despite an apparent shift by funding organizations towards the use of NCVs to reassess how researchers are evaluated, the extent of current NCV adoption is unclear. Therefore, we conducted a scoping review to answer the following: 1. Which research funding agencies currently provide NCVs templates for their applicants? and 2. What are the characteristics of said NCV templates? To this end, we employed grey literature searches to identify all existing NCV templates provided by research funding organizations. Our findings highlight several key insights. First, number of funders currently requiring NCVs remains low overall, although national granting agencies are among the early adopters. Second, some funders do not provide formal guidance on how to complete narrative CV's-this may create barriers to uptake. Third, among the NCV templates identified, there are structural commonalities, although there is little insight into the evaluation of NCVs. As interest in NCVs grows, addressing these gaps will be essential to realizing their potential as a fairer and more holistic tool for research assessment.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».