Leveraging Machine Learning to Investigate the Impact of NSERC Funding Programs on Research Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
This research examines the impact of various funding programs by NSERC on research outcomes. We utilize statistical models and machine learning algorithms trained on the integrated database of researchers’ publications and funding to determine the efficacy of NSERC funding programs. We aim to evaluate the effectiveness of different strategies defined by NSERC through funding programs and analyze the impact of various factors. We seek to enhance our understanding, with the aspiration that it will inform the design of more effective programs in the future. \nWe compare the results of linear regression, random forest, and neural networks. Then, we perform SHAP analysis to identify the most important features within funding programs. We aim to gain insights into the impact of receiving funding through different programs on research outcomes. \nWe observed that random forest model outperformed the other models for all dependent variables, i.e., future productivity, quality of the publication, and future co-authorships. Subsequently, we examined the significance of independent variables in predicting dependent variables across the funding programs. \nFor Canada Research Chairs recipients, the impact of their prior work holds greater importance in shaping research outcomes, underscoring a distinctive emphasis on research excellence within this program. In contrast, the impact of career age is lower compared to other programs. Interestingly, within the Discovery Grants program, career age becomes notably influential in predicting future productivity in favor of young researchers. Furthermore, we found an intriguing exception for researchers with a history of large group collaborations within Discovery Grants, where some experience a negative impact on future collaborations. The award amount plays a more important role in shaping the research outcomes of recipients engaged in strategic projects. \nOur findings emphasize the importance of allocating funding programs to researchers whose qualifications are aligned with the programs’ objectives.
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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 | 0,070 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».