Comparative Effectiveness: Agency for Healthcare Research and Quality's Process for Awarding Recovery Act Funds and Disseminating Results
Notice bibliographique
Résumé
A letter report issued by the Government Accountability Office with an abstract that begins "AHRQ used its standard, competitive review processes and criteria to select the recipients of CER grants and contracts using Recovery Act funds. Specifically, to select the recipients of Recovery Act CER grants, AHRQ used its standard review process that includes peer review of grant applications, the development of funding recommendations by a team of senior officials within AHRQ, and final funding determination by the agencys director. As part of this process, AHRQ used its standard criteria to evaluate grant applications, as well as additional requirements that were specific to each funding opportunity. To select contractors who would receive Recovery Act funds, AHRQ used its standard contracting processes and criteria that are governed by the Federal Acquisition Regulation, which establishes uniform policies for acquisition of supplies and services by executive agencies, and the Public Health Service Act. These processes included an evaluation of all contract proposals using standard criteria adapted to the specific needs of each project. Between February 2009 and September 2010, AHRQ awarded $311 million of its $474 million in Recovery Act CER funds through 110 grants. AHRQ also awarded $161 million of its Recovery Act CER funding through 34 contracts. The contracts and grants AHRQ awarded supported both AHRQs agency-specific and HHSs departmentwide CER priority areas. In an effort to avoid unnecessary duplication of CER awards, AHRQ participated in HHS working groups, developed a CER spending plan, and queried HHS databases to check for duplicative awards."
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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 | 0,613 | 0,661 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,023 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,018 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».