From Research Project to Research Portfolio: Meeting Scale and Complexity

Capa

Citar

Resumo

The article considers how the past and present tendency to focus on selecting the best projects based on the sole criterion of meritorious science may result in a sub-optimal portfolio. The authors argue that scientists need to proactively engage in the discussion over the need to improve the efficiency and effectiveness of societal investments to ensure that the next generation of the management and decision-making process for our science, technology and innovation system is rooted in sound principles.The classic peer review process tends to provide unintended overlap and allows for an ill fit between some of the pieces and unwanted gaps to occur. Areas of high risk and high return can be missed due to their controversial nature and split decisions typically resulting in negative funding decisions. In general, high risk and a high frequency of split decisions tend to be replaced with lower risk initiatives. The authors propose herein supplementing peer review with research portfolio evaluation approaches and decision-making tools that can better assess research uncertainties and other special features of the transformation of the resulting knowledge into improved social well-being. A coupling of research quality review by peers with more systematic portfolio meta-analysis of recommended projects is both possible and essential.

Sobre autores

Jonathan Linton

HSE University; Sheffield University

Email: jlinton@hse.ru
B067, Conduit Road, S10 1LF, UK

Nicholas Vonortas

George Washington University

Email: vonortas@gwu.edu
United States, 1957 E Street, NW, Washington, DC 20052, United States

Bibliografia

  1. Bhattacharyya P.K. (2011) Fuzzy R&D project selection of interdependent projects // Computers & Mathematics with Applications. № 62. Р. 3857-3870.
  2. Brosch R. (2008) Portfolios of Real Options. Berlin: Springer.
  3. Casault S., Groen A. (2012) Examination of the behavior of R&D returns using a power law // Science and Public Policy. Vol. 40. P. 219-228.
  4. Feller E. (2013) Peer review and expert panels as techniques for evaluating the quality of academic research // Handbook on the Theory and Practice of Program Evaluation / Eds. N. Link, N.S. Vonortas. Cheltenham: Edward Elgar.
  5. Kintisch E. (2006) Ray Orbach asks science to serve society // Science. № 313. Р. 1874.
  6. Lane J. (2009) Assessing the impact of science funding // Science. № 324. P. 1273-1275.
  7. Linquiti P. (2012) Application of Finance Theory and Real Option Techniques to Public Sector Investments Made Under Uncertainty (PhD Thesis). Washington, D.C.: The George Washington University.
  8. Mervis J. (2013) Proposed Change in Awarding Grants at NSF Spurs Partisan Sniping // Science. № 340. P. 670.
  9. Nelson R.R. (1990) Capitalism as an engine of progress // Research Policy. Vol. 19. P. 193-214.
  10. OSTP (1998) The Science of Science Policy: A Federal Research Roadmap. Washington, D.C.: Office of Science and Technology Policy.
  11. Triantis A. (2003) Real Options. Handbook of Modern Finance / Eds. D. Logue, J. Seward. New York: Research Institute of America. P. D1-D32.
  12. Vonortas N.S. (2008) Real Options for Research Investment Portfolio Analysis at the U.S. Department of Energy. Washington, D.C.: Office of Science, US DoE.
  13. Vonortas N.S., Desai C.A. (2007) ‘Real options' framework to assess public research investments // Science and Public Policy. Vol. 34. P. 699-708.
  14. Zapata J.E., Reklaitis G.V. (2010) Valuation of project portfolios: An endogenously discounted method // European Journal of Operational Research. № 206. Р. 653-666.
  15. van Bekkum S., Pennings E. (2009) A real options perspective on R&D portfolio diversification // Research Policy. Vol. 38. P. 1150-1158.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».