Exploring Sex and/or Gender Disparities in STEMM Research Grant Funding
Notice bibliographique
Résumé
We’re aiming to comprehensively explore sex and/or gender disparities in research grant funding within the fields of Science, Technology, Engineering, Mathematics, and Medicine (STEMM). Recognising that research funding serves as a cornerstone for academic and professional advancement in STEMM, we use a multi-methods approach to understand how sex and/or gender dynamics influence the allocation of research funding. Using scoping review methods, we begin with an exploratory scan of MEDLINE and extend our search to Embase (Ovid), PsycINFO, and Web of Science. We also delve into grey literature platforms like OpenGrey and GoogleScholar. The inclusion criteria for the review are stringent, focusing on studies that explicitly report outcomes based on the sex and/or gender of researchers and provide data on grant applications, research funding awards, and the amount of funding awarded. We will present our findings using data visualization tools, to illustrate the distribution of studies by year, STEMM area, study design, and sex and/or gender. We want to identify and characterise gaps in the understanding of the grant application landscape in STEMM, both within our research team and the broader academic community. Using semi-structured interviews, we explore the lived experiences, challenges, and perceptions of women researchers who lead health research grant applications. We will delve into the factors that women researchers consider when recruiting a research team and budgeting. Our study will examine these investigators' considerations in the grant funding planning stages, budgeting, staff recruitment, and retention. We’re seeking to uncover the nuanced decision-making processes and considerations that shape the budgeting strategies of women in research leadership roles.
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 | 0,125 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».