Количественные и качественные методы для отбора научных грантовых проектов и заявок

Жанна Иксебаева, Женис Багисов, Дина Абулкасова, Акмарал Хамзина, Айжан Искалиева

В данной статье исследуются различные методологические подходы к оценке научных грантовых заявок и проектов, уделяя особое внимание сочетанию количественных и качественных методов. Регрессионный анализ, байесовские сети и многокритериальная оценка рассматриваются как взаимодополняющие методики в рамках комплексной аналитической структуры. Исследование демонстрирует, как эти методы могут быть применены для выявления взаимосвязей, моделирования неопределенности и поддержки структурированного принятия решений при оценке грантов. Используя как синтетические, так и эмпирические данные, модели тестируются и сравниваются с точки зрения интерпретируемости, предсказательной способности и прозрачности. Результаты показывают, что сочетание данных подходов обладает значительным потенциалом для повышения справедливости, последовательности и эффективности распределения финансирования при применении в соответствующих условиях. Вместо утверждений о доказанной эффективности, данная работа иллюстрирует методологическую жизнеспособность и адаптируемость таких техник для будущих систем управления исследованиями и оценки.

Ссылка на статью: Ixebayeva, Z., Bagisov, Z., Abulkassova, D., Khamzina, A., & Iskaliyeva, A. (2025). Quantitative and Qualitative Methods for Screening Scientific Grant Projects and Applications. Statistics, Optimization & Information Computing, 14(6), 3741-3760. http://www.iapress.org/index.php/soic/article/view/2716/1631