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Enregistrement W6976605219 · doi:10.6068/dp14ba6f5f20c11

Trend 2010 - 2011. National Science Foundation. Higher Education Research and Development Survey – R&D Spending: R&D Expenditures: Federally Funded R&D Total | Country: USA | Institution: RUTGERS UNIVERSITY-NEW BRUNSWICK/PISCATAWAY, 2010-2011. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 073-001-018.

2015· other· en· W6976605219 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Planet · 2015
Typeother
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSocial and Demographic Issues in Germany
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationPopulationState (computer science)Survey researchSuccessor cardinalStatistics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

National Science Foundation (2015). Higher Education Research and Development Survey – R&D Spending: R&D Expenditures: Federally Funded R&D Total | Country: USA | Institution: RUTGERS UNIVERSITY-NEW BRUNSWICK/PISCATAWAY, 2010-2011. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. [Data-file]. Dataset-ID: 073-001-018. Dataset: Reports the total amount of research and development (R&D) expenditures at colleges and universities in the United States that was funded by the federal government, by state and institution. The Higher Education Research and Development (HERD) Survey, successor to the Survey of Research and Development Expenditures at Universities and Colleges, is the primary source of information on research and development (R&D) expenditures at United States colleges and universities. The dataset presented here provides statistics on source of funds and R&D expenditures by field of research at US universities and colleges, for the nation in total, and by state and institution. Several changes were implemented in the survey design with the FY 2010 survey: Since FY 2010, the target population for the HERD Survey has included nonprofit postsecondary institutions with bachelor’s or higher degree programs in any field and R&D expenditures of at least $150,000 in any field. Before FY 2010, the population included only institutions with R&D spending and degree programs in S&E fields. Institutions that performed R&D in only non-S&E fields were excluded from the population. Also beginning with FY 2010, each campus headed by a campus-level president, chancellor, or equivalent now completes a separate survey rather than combining its response with other campuses in a university system. As a result of this step, the overall number of academic institutions in the population increased from 711 in FY 2009 to 742 in FY 2010. For changes in survey questions and variables over time, see the technical documentation. Also, note that the FY 1997 survey was the last one conducted as a sample survey; since FY 1998, the survey has been a census of all known eligible universities and colleges. Annual data are available for FY 1972–2012, with the exception of FY 1978, which covered a different population and used different questions than preceding or subsequent surveys and is therefore not comparable to other years. The Higher Education Research and Development (HERD) Survey utilizes a unique set of institution codes. IPEDS unit codes utilized by the National Center for Education Statistics (NCES) have been assigned to HERD participating institutions, in order to allow comparability with NCES datasets. In a small set of cases where HERD and NCES treat main campuses and branch campuses as unique vs separate entities, data values for branch campuses have been rolled into the main campus data. Category: Education, Government and Politics Source: National Science Foundation The National Science Foundation (NSF) is an independent federal agency created by the United States Congress in 1950 "to promote the progress of science; to advance the national health, prosperity, and welfare; to secure the national defense…" NSF is the funding source for approximately 20 percent of all federally supported basic research conducted by US colleges and universities. In many fields such as mathematics, computer science and the social sciences, NSF is the major source of federal backing. NSF typically issues limited-term grants to fund specific research proposals that have been judged the most promising by a rigorous and objective merit-review system. Most of these awards go to individuals or small groups of investigators. Others provide funding for research centers, instruments, and facilities. http://www.nsf.gov/ Subject: Expenditures, Funding, Science & Technology, Colleges, Research and Development, Federal Government, Government Spending, Universities

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,018
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,077

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,188 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2015
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