Spillovers and Targetability in Biomedical Research Funding
Biyomedikal Araştırma Fonlamasında Yayılma ve Hedeflenebilirlik
- Tez No: 923077
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OHİD YAQUB, PROF. DR. DANİELE ROTOLO
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Sussex
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Araştırma, teknolojik değişim ve yeniliğin yalnızca hızını değil yönünü de etkileyen bir itici güç olarak kabul edilmektedir. Ancak, araştırma yönüyle ilgili belirsizlikler hâlâ büyük ölçüde yeterince incelenmemiştir. Bu tezde, araştırmanın yönünü ölçmeye yönelik bir yaklaşım geliştirilmiştir. Çalışma, araştırma fonlaması ile çıktıları arasındaki ilişkiye dair sistematik bir literatür taraması ile başlamaktadır. Ardından, araştırma yönü iki bileşene ayrılarak ele alınmıştır: araştırma fonlamasının yayılma eğilimi ve araştırma fonlamasının hedefe ulaşma eğilimi. Ilk makalede (Bölüm 2), bilim ve teknoloji politikaları ile inovasyon çalışmaları alanında araştırma fonlamasını inceleyen 46 çalışmadan oluşan bir örneklem detaylı biçimde incelenmiştir. Bu inceleme, araştırmacıların çeşitli araştırma çıktıları üzerine yoğunlaştıklarını, ve araştırma fonlamasını farklı şekillerde kavramsallaştırdıklarını ortaya koymuştur. Bu çalışmalardan yola çıkarak, araştırma fonlaması 20 kategoriye, araştırma çıktıları ise 9 kategoriye ayrılarak sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırma, literatürde incelenen araştırma fonlaması ve çıktıları arasındaki ilişkilerin sistematik olarak analiz edilmesine olanak tanımıştır. En çok ve en az çalışılmış fonlama-çıktı ilişkileri belirlenmiş, özellikle araştırma fonlamasının yönü ile çıktının yönü arasındaki ilişkinin oldukça az çalışılmış olduğu tespit edilmiştir. İkinci makalede (Bölüm 3), araştırmanın yayılma eğilimine odaklanılmıştır. Dünyanın en büyük biyomedikal araştırma fonlayıcısı olan ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri'nden (NIH) elde edilen veriler kullanılarak, belirli bir hastalık veya probleme yönelik araştırmaların başka alanlara ne sıklıkla yayılma gösterdiği incelenmiştir. NIH'nin Araştırma, Durum ve Hastalık Sınıflandırması (RCDC) kullanılarak 2008–2016 arasında verilen hibeler kategorilere ayrılmış; bu hibelerden doğan yayınlar da makine öğrenmesi yöntemleriyle söz konusu kategorilere atanmıştır. 90.000'in üzerinde hibe sonucu yayımlanmış 1,2 milyondan fazla yayın bu şekilde sınıflandırılmıştır. Yayınların %70'inde, ait oldukları hibenin kapsamadığı en az bir kategoriye rastlanmıştır (bu kategoriler“beklenmedik”kategoriler olarak tanımlanmıştır). Ortalama olarak, bir yayına atanan kategorilerin %40'ı beklenmedik kategorilerdir. Hastalık odaklı kategoriler ve klinik araştırmalar, araştırma odaklı kategoriler ve klinik olmayan araştırmalara kıyasla daha az yayılma eğilimi göstermektedir. Ayrıca, hedefli çağrılar (RFA) ile fonlanan projelerin, araştırmacı inisiyatifiyle başlatılan (R01) projelere göre daha fazla yayılma eğilimine sahip olduğu bulunmuştur. Üçüncü makalede (Bölüm 4), araştırmanın hedeflenebilirliği analiz edilmiştir. Bunun için, yalnızca tek bir RCDC kategorisine atanmış hibeler kullanılmıştır; çünkü bu hibeler açık ve net bir araştırma hedefi taşımaktadır. Hedeflenebilirlik, bir hibenin sonucunda yayımlanan yayınların aynı RCDC kategorisine ait olma oranı ile ölçülmüştür. Medyan hedeflenebilirlik %43 olarak bulunmuş olmakla birlikte bu oranın kategoriler arasında büyük farklılık gösterdiği görülmüştür (örneğin, sinirbilim ve böbrek hastalıkları gibi alanlarda %70'in üzerinde, artrit ve kırsal sağlık gibi alanlarda %10'un altında). Hastalık odaklı kategoriler, hastalık dışı kategorilere göre genellikle daha yüksek hedeflenebilirliğe ve daha dar bir dağılıma sahiptir; ancak farklar büyük değildir. Hedeflenebilirlik, aynı zamanda hibe büyüklüğü (1 milyon dolar üstü veya altı) ve fonlama şekline (R01 ya da RFA) göre de değişiklik göstermektedir. Bulgular, bazı araştırma alanlarında hedefe yönelik araştırma yapma olanağının daha yüksek olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, bu tez, araştırma fonlaması ile çıktılar arasındaki ilişkiyi anlamaya yönelik önemli katkılar sağlamaktadır. Elde edilen bulgular, biyomedikal araştırmalarda yayılmanın yaygın olduğunu ve araştırmanın hedeflenebilirliğinin alana göre değişiklik gösterdiğini ortaya koymaktadır. Aynı zamanda, bu çalışmada geliştirilen metodolojik yaklaşım, yayılma ve hedeflenebilirliğin nicelenmesine olanak sağlayarak bu alandaki gelecekteki araştırmalar için önemli yöntemsel ilerlemeler sunmaktadır. Tüm bu katkılar, araştırma önceliklerinin belirlenmesi, araştırma arzı ile toplumsal talep arasındaki uyumun sağlanması ve araştırma fonlama kuruluşlarının politika müdahaleleri için küresel ölçekte yol gösterici olabilir.
Özet (Çeviri)
Research is widely appreciated as a driver of technical change and innovation, affecting not only its rate but also its direction. However, uncertainties featuring in research direction remain relatively unexplored. In this dissertation, we developed an approach to measure the direction of research. We began with a systematic literature review on the relationship between research funding and its outputs. We then examined research direction by breaking it down into two constituent parts: the propensity for research funding to yield spillovers, and the propensity for research funding to hit its target. In the first paper (Chapter 2), we conducted an in-depth review of a sample of studies (N = 46) that examined research funding in the area of science policy and innovation studies. This review outlined that scholars have focussed on a variety of research outputs while, at the same time, conceptualising the notion of research funding differently. We took stock of these research efforts by classifying research funding into 20 categories and research outputs into 9 categories. This classification provided a framework to analyse systematically the relationships between research funding and research outputs as examined in the literature. It highlighted which funding-output relationships have been most examined and which ones remain relatively neglected. Notably, this effort also revealed that one of the most under-studied relationships has been that between the direction of research funding and the direction of outputs. In the second paper (Chapter 3), we focused on research spillovers. Using data from the world's largest biomedical research funder, that is the US National Institutes of Health (NIH), we examined how often research aimed at one disease or problem spills over to others. We used the NIH's Research, Condition, and Disease Categorization (RCDC) to identify categories for NIH grants awarded between 2008 and 2016. We applied machine-learning to map text to these categories and use this model to categorize publications resulting from these grants. We categorized over 1.2 million publications, resulting from over 90,000 grants. We found that 70% of the publications have at least one RCDC category not in its grant, which we termed 'unexpected' categories. On average, 40% of categories assigned to a publication were unexpected. Disease-oriented categories and clinical research were less likely to be associated with spillovers than research-oriented categories and non-clinical research. In addition, grants resulting from targeted requests for applications were slightly more likely to result in publications with unexpected categories than investigator-initiated grants. In the third paper (Chapter 4), we focused on research targetability. To do so, we exploited the subset of NIH grants assigned to a single RCDC category. These represent grants with an unambiguous research target. We examined targetability in terms of the share of grants with publications in the exact same RCDC category. We found a median targetability of 43%, with substantial variation across categories (e.g., targetability is over 70% in categories such as neuroscience and kidney disease, and below 10% for categories such as arthritis and rural health). Disease categories exhibited higher targetability than non-disease categories, and a narrower range, though the differences were not large. Across categories, targetability showed varying degrees of sensitivity to grant size (above or below $1m) and funding mode ('R01s' or 'RFAs'). Our results suggest that the scope for targeting is likely to be greater in some areas of research than others. In summary, the results of this dissertation provide a fundamental contribution to the understanding of the relationship between research funding and outputs by providing evidence that research spillovers in biomedical research are common, and that the targetability of research varies by field. Also, methodological approach developed to quantify spillovers and targetability represent important methodological advancements to support further research in this area. Taken together, these contributions can inform important debates on priority setting, alignment between research supply and societal demand, and scope for policy intervention at research funding agencies around the world and their stakeholders.
Benzer Tezler
- Controllability and observability in infinite dimensional systems
Sonsuz boyutlu sistemlerde denetlenebilirlik ve gözlenebilirlik
HALİL SEMİH ARAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- An Analysis of foreign direct investments and economic growth an application on Turkey
Başlık çevirisi yok
ERHAN ASLANOĞLU
- İşyerlerinde yoğun bilgisayar kullanımının çalışanların sosyal ilişkileri üzerindeki etkileri
The Effects of excessive computer usage in workplaces on social relations of workers
İLKAY SAVCI
- A Genetic game of trade, growth and externalites
Ticaret, büyüme ve dışsallık üzerine genetik bir oyun
SÜHEYLA ÖZYILDIRIM
