28.04.2022
Neue Einblicke in den Erfolg und Misserfolg von konkurrierenden Forschungsanträgen
Eine kürzlich durchgeführte Studie verwendete maschinelles Lernen und qualitative Textanalyse, um die Bewertung von Förderanträgen zu untersuchen und dadurch neue Erkenntnisse über die Begutachtung von Förderanträgen zu gewinnen.
Die neue Studie analysierte 3667 Förderanträge, darunter Anträge im Bereich Chemie (398), Informationswissenschaft und Ingenieurwesen (799) sowie Physik (432), an die Initial Training Networks (ITN) der Marie-Curie-Maßnahmen der Europäischen Kommission des siebten Rahmenprogramms (FP7), um den Peer-Review-Prozess besser zu verstehen. Dabei zeigte sich, dass der Inhalt der Review Reports den vordefinierten Bewertungskriterien entsprach. Diese Beobachtung legt nahe, dass die Europäische Kommission ihre unabhängigen Evaluierenden mit großer Kohärenz informiert. Darüber hinaus zeigte sich, dass festgestellte Mängel oder Schwächen das Bewertungsergebnis eines Antrags stärker beeinflussen als die Stärken des Antrags.
Weitere Informationen zur Studie finden Sie auf der Internetseite der European Research Executive Agency der Europäischen Kommission.
Die Studie wurde im Journal of Informetrics veröffentlicht.
nks-dit/hs