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Enregistrement W6887763514 · doi:10.17605/osf.io/fxdz4

Grant Resubmissions Scoping Review

2022· other· en· W6887763514 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMEDLINEBibliometricsInclusion (mineral)PsycINFOGrey literatureBiomedicineAudit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To map the outcomes of resubmission policies for initially unsuccessful biomedical research grant applications to competitive funding agencies. Introduction: The initial success rate of grant applications in the biomedical sciences is falling and the number of resubmissions is rising. How funding agencies draft and apply policies on grant resubmission has implications for equity, diversity, and inclusion among applying scientists and for overall scientific innovation and progress. Inclusion criteria: Studies that measure outcomes and/or applicant demographics related to grant resubmission success are included. This review is limited to competitive funding agencies in biomedicine that make funding decisions based on peer review of grant applications, and does not include studies of only first-time applications. Methods: Using an existing scoping review methodology, we will systematically search: MEDLINE (Ovid), CINAHL (Ebsco), EMBASE (Ovid), Cochrane Central Registrar of Controlled Trials CENTRAL (Ovid), PsycInfo (Ebsco), Web of Science (University of British Columbia Institutional Access) , IEEE Xplore Digital Library, for published literature, and OpenGrey, GoogleScholar, arXiv.org, medRxiv.org and ClinicalTrials.gov for unpublished literature. In addition, a targeted Internet search will be performed to identify information in the grey literature. Two reviewers will independently screen abstracts and then full-text articles, identifying evidence for inclusion according to the criteria listed above. This review will report information including, but not limited to: demographic characteristics of the applicants to these competitions, process metrics (e.g., time to funding, volume of reapplications), or downstream effects of the resubmissions process (e.g., applicant career progress, likelihood of resubmitting, future funding or publication success). A preliminary search of MEDLINE, the Cochrane Database of Systematic Reviews, Open Science Framework, and JBI Evidence Synthesis was conducted and no active systematic reviews or scoping reviews on the topic were identified.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,135
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,135
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9810,724

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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