論文の概要: When Excellence Stops Producing Knowledge: A Practitioner's Observation on Research Funding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07039v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 16:21:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.391021
• Title: When Excellence Stops Producing Knowledge: A Practitioner's Observation on Research Funding
• Title（参考訳）: 知識の創出が止まるとき--実践者による研究資金の観察
• Authors: Heimo Müller,
• Abstract要約: 本稿では,評価下での表現性への結合性の向上を通じて,知識生産から卓越性が切り離された経緯について述べる。 専門コンサルタントによる提案書のプロフェッショナル化,AI支援アプリケーションの台頭,評価者不足について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33842793760651557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: After almost four decades of participating in competitive research funding -- as applicant, coordinator, evaluator, and panel member -- I have come to see a structural paradox: many participants recognize that the current system is approaching its functional limits, yet most reform measures intensify rather than alleviate the underlying dynamics. This paper documents how excellence has become decoupled from knowledge production through an increasing coupling to representability under evaluation. The discussion focuses on two domains in which this is particularly visible: competitive basic research funding and large EU consortium projects. Three accelerating trends are examined: the professionalization of proposal writing through specialized consultants, the rise of AI-assisted applications, and an evaluator shortage that forces panels to rely on reviewers increasingly distant from the actual research domains. These observations are offered not as external critique but as an insider account, in the hope that naming a widely experienced but rarely articulated pattern may enable more constructive orientation. Keywords: Research funding, Excellence, Evaluation, Goodhart's Law, Professionalization, AI-assisted proposals, Peer review crisis
• Abstract（参考訳）: 多くの参加者は、現在のシステムが機能限界に近づいていると認識していますが、ほとんどの改革措置は、基礎となるダイナミクスを緩和するのではなく、強化します。 本稿では,評価下での表現性への結合性の向上を通じて,知識生産から卓越性が切り離された経緯について述べる。 この議論は、競争の基本研究資金と大規模なEUコンソーシアムプロジェクトという2つの領域に焦点を当てている。 専門コンサルタントによる提案書のプロフェッショナル化、AI支援アプリケーションの台頭、パネルが実際の研究領域からますます遠ざかるレビュアーに頼らざるを得ない評価指標不足の3つの傾向が調査されている。 これらの観察は外部の批判としてではなく、インサイダーの勘定として提供され、広く経験されているが、希少な調音パターンの命名により、より建設的な指向がもたらされることを期待している。 キーワード:研究資金、卓越性、評価、グッドハートの法則、専門化、AI支援の提案、ピアレビュー危機

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