Досвід участі науковців України у проєктах із грантовим фінансуванням
Bibliographic record
Abstract
Грантове фінансування наукових проєктів — це важливий механізм наукової діяльності, що забезпечує можливість проведення досліджень, розвитку інновацій, реалізації освітніх, соціальних і культурних програм. У статті викладено результати анкетного опитування дослідників з України щодо можливості участі у грантових проєктах в екстремальних умовах. Опитування, проведене у 2024 р. у межах молодіжного проєкту «Роль молодих науковців України у виконанні грантових проєктів в екстремальних умовах», охоплювало 28 учасників національних і міжнародних програм, зокрема НАН України, Національного фонду досліджень України, Erasmus+, Horizon Europe, Erasmus Mundus та ін. Вибірка складалася переважно з працівників академічних інститутів України (90 % респондентів). Використано метод анкетного опитування як основний інструмент збирання емпіричних даних, а також методи контент-аналізу та порівняльного аналізу. Джерельну базу, окрім результатів проведеного опитування, склали відкриті дані національних і міжнародних фондів. Результати анкетування свідчать, що 64 % респондентів зазначили збільшення можливостей участі українських науковців у міжнародних конкурсах після початку повномасштабної війни з РФ. Більшість респондентів (66,7 %) вказали, що наявність молодого вченого в колективі виконавців проєкту є обов’язковою. Головною проблемою під час підготовки заявки респонденти назвали підбір кваліфікованих виконавців (35,7 %). У тому, що здобуті наукові результати сприятимуть післявоєнному відновленню, впевнені 88 % опитаних. Більше 50 % респондентів вважають, що їхній науковий здобуток може бути використаний у післявоєнній відбудові країни в сфері науки та освіти, 10 % — в оборонній сфері, 8 % — у малому та середньому бізнесі, 9 % — у промисловості. Встановлено ключові бар’єри для участі українських науковців у грантових проєктах, зокрема брак інституційної підтримки, недостатній рівень володіння англійською мовою і складність процедур подання заявок. Водночас виявлено високий рівень зацікавленості та мотивації науковців до участі в грантових програмах як засобу професійного зростання і підвищення якості наукової діяльності. Отримані результати виявили лише деякі тенденції використання українськими вченими джерел позабюджетної підтримки в умовах обмеженого державного фінансування науки та критичної соціально-політичної ситуації в країні, що може бути використано у вдосконаленні науково-технологічної політики України.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".