Characterizing Canadian funded partnered health research projects between 2011 and 2019: a retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Involving research users in collaborative research approaches may increase the relevance and utility of research findings. Our primary objectives were to (i) identify and describe characteristics of Canadian federally and provincially funded health research projects that included research users and were funded between 2011 and 2019; (ii) explore changes over time; and (iii) compare characteristics between funder required and optional partnerships. Methods Retrospective analysis. Inclusion criteria were projects that included research users. We analyzed publicly available project variables, and coded field and type of research using established classification systems. We summarized data with descriptive statistics and compared variables across three funding year blocks and partnership requirement status. Results We identified 1153 partnered health research projects, representing 137 fields of research and 37 types of research categories. Most projects included a required partnership (80%) and fell into health and social care services research (66%). Project length and funding amount increased from average of 24.8 months and $266 248 CAD in 2011–2013 to 31.6 months and $438 766 CAD in 2017–2019. There were significantly fewer required partnerships in 2017–2019. Conclusions Between 2011 and 2019 Canadian federally and provincially funded partnered health research reflected primarily care services research across many fields. The observed breadth suggests that partnered health research approaches are applicable in many fields of research. Additional work to support partnered research across all types of health research (especially biomedical research) is warranted. The administration of larger grants that are funded for longer time periods may address previously identified concerns among research teams engaging in partnered research but may mean that fewer teams receive funding and risk delaying responding to time-sensitive data needs for users. Our process and findings can be used as a starting point for international comparison.
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 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 | 0,031 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».