"機関の研究業績を評価するためのコンピュータ実行方法であって、期間を選択する工程と、前記期間から前記機関に関連する複数の引用文献を選択し、1つ又は複数のプロセッセによって、前記複数の引用文献中の引用文献間の関連性を計算する工程と、前記計算された関連性に基づいて、2つ以上の前記引用文献をクラスタ化する工程と、前記機関の資金不足のコンピテンシーの少なくとも1つと前記機関の資金過剰のコンピテンシーの少なくとも1つのうち少なくとも一方を、ユーザが読めるフォーマットで出力する工程とを備える、方法。前記出力を図表で表示する、請求項1に記載の方法。前記出力はテキストを含む、請求項1に記載の方法。前記図表出力は、市場成長を示す第1の軸と相対的な市場シェアを示す第2の軸とを有するグラフ上に描かれたコンピテンシー円を含む、請求項2に記載の方法。前記テキスト出力は、前記機関の特定のコンピテンシーについての研究市場シェアの割合を含む、請求項3に記載の方法。前記テキスト出力は、前記機関の対等者又は競争相手の特定のコンピテンシーについての市場シェアの割合をさらに含む、請求項5に記載の方法。引用文献の組を選択する工程は、少なくとも1つのしきい値引用数を選択する工程と、対応するしきい値引用数と少なくとも同程度引用されている引用文献のみを選択する工程とを備える、請求項1に記載の方法。学問分野の偏りを排除するために、前記引用文献の組は、少なくとも1,000,000の引用文献を含む、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1つのしきい値引用数は、それぞれ異なった引用文献年齢に対応する少なくとも2つのしきい値引用数を含む、請求項1に記載の方法。より低い引用文献年齢に対応するしきい値引用数は、より高い年齢範囲に対応するしきい値引用数より小さい、請求項9に記載の方法。前記関連性を共引用分析によって計算する、請求項1に記載の方法。前記共引用分析は、類似性に関する共引用カウントに基づく修正コサインインデックスを使用して、値の行列を生成するステップと、各引用文献論文に2次元平面上のx-y座標位置を割り当てるために、前記行列を、視覚化プログラムを通じて実行する工程と、を備える、請求項11に記載の方法。前記クラスタ化を、教師なしアルゴリズムを使用して行う、請求項1に記載の方法。前記教師なしアルゴリズムは、各引用文献について2次元平面上のx-y座標位置を生成する共引用分析と共に働くように改変された平均リンククラスタ化である、請求項13に記載の方法。前記期間は1年である、請求項1に記載の方法。研究業績を評価するためのシステムであって、複数の引用文献間の関連性を計算するように動作可能で、さらに前記計算された関連性に基づいて前記引用文献をクラスタ化するように動作可能なプロセッサと、機関の資金不足のコンピテンシーの少なくとも1つと前記機関の資金過剰のコンピテンシーの少なくとも1つのうち少なくとも一方を、ユーザが読めるフォーマットで出力するようにプログラムされたモジュールとを備える、システム。複数の研究資金調達プログラムについての資金調達データを格納するデータベースであって、前記資金調達データは、複数の資金調達プログラムの各々によって資金提供される資金提供の機会と、前記複数の資金調達の機会の各々によって授与される資金拠出とに関するデータを含む、データベースと、ユーザが前記データベースに問い合わせられるようにするための前記データベースへのインタフェースを提供するサーバと、を備える、システム。前記データベースは、前記複数の研究資金調達プログラムの少なくとも1つから前記資金調達データを受ける、請求項17に記載のシステム。前記データベースは、少なくとも1つの所望の資金調達の機会のリストを含むユーザプロファイルを格納する、請求項17に記載のシステム。前記サーバは、前記複数の研究資金調達プログラムの1つからの資金調達の機会が前記リスト上の所望の資金調達の機会と一致する場合、出力メッセージを送信する、請求項19に記載のシステム。研究を評価することに関連する問題は、研究のための資金を得ることである。上述したように、従来の評価方法論は今日の学際的性質を考慮することができないため、機関の研究の強みを明らかにすることは挑戦的であった。このためしばしば重要な仕事が見落とされ、資金不足が続く。加えて、資金源は非常に限定される。米国では5つの資金申し込みのうち1つのみが受け入れられており、比率は若手研究者についてはさらにより低い。したがって、限られた時間と資源を最大化するために、どの資金調達の機会を追求するか、慎重に選択することが重要である。資金調達についての検索を絞り込むために使用される現在のツールは、使用するのが一般に困難であり、あまりに多くの無関係な結果を提供し、関連する過去のデータが不足し、及び/又は、プロファイルの手動のセットアップ及びメンテナンスを必要とする。効率的な方法で、関連する資金調達の機会を研究者と管理者に効果的に提示するツールの必要性が残っている。一実施形態での本発明は、研究評価のためのシステム及び方法を説明する。システムは、複数の出版物についての引用データを格納するデータベースと、引用データに基づいて複数の出版物から出版物の部分集合を識別するサーバとを備えている。サーバは、出版物の部分集合についての引用データと、複数の出版物の残りについての引用データとの比較に基づいて、複数の出版物から出版物のクラスタを生成する。サーバは、一般的な分野と学問分野をクラスタの各々に割り当て、サーバは、クラスタに割り当てられた一般的な分野と学問分野に基づいて、クラスタの図形表現を生成する。前項で簡単に説明した基礎となる共引用及びクラスタ化アルゴリズムは、SciTechStrategieshttp://mapofscience.com/index.htmlを参照されたいによって開発されたことに留意されたい。出願人は、この既存の印象的な技術を認識し承認しており、既存のSciTechのアルゴリズムのいずれかを含む、又は、これらの確立されたアルゴリズムの明らかな変更を含む、以前に本発明者による寄与なしで形成されたこの技術のあらゆる側面に対して請求しない。出願人の発明は、以下に詳細に説明するように、特定の作業と操作のためのこれらのアルゴリズムの1つ以上の変形の、出願人の独特な実施に向けられている。例示として、これは、合理化されたウェブベースのインタフェースと、資金不足の又は資金過剰の機関内のコンピテンシー能力を決定するアルゴリズムのアプリケーションの選択的に構成された処理とを含んでいる。本発明は、さらに別の実施形態では、評価ツールをサポートするサーバを提供する。このツールは、データと生成されたグラフィックスとを使用し、意思決定者が、を行うことを可能にする。本発明は、他の構成では、研究資金調達の機会の識別及び最適化を容易にするためのシステム及び方法も提供する。この構成では、サーバは、ユーザが、を行うことを可能にする資金調達ツールを提供することができる。本発明のシステム及び方法のより完全な理解は、添付図面と併せて以下の詳細な説明を参照することによって得ることができる。本発明は、以下の説明及び添付図面の参照によってさらに理解することができる。添付図面では、同様の要素は同じ参照符によって参照される。本発明の種々の要素を構成するものとして以下に説明する構成要素は、例示的なものであって制限的なものではないことを意図するものである。記載した構成要素と同じ又は類似した機能を行う多くの適切な構成要素は、本発明の範囲内に含有されるものとする。このような他の構成要素は、例えば、本発明の開発後に開発された構成要素を含むことができる。図1は、本発明による研究評価のためのシステム100の一実施形態を示している。システム100は、データベース115にアクセスするサーバ110に通信可能に結合されたクライアントデバイス105を備えていてもよい。当業者は、システム100の他の実施形態では、どのような数のクライアントデバイス105、サーバ110及びデータベース115が存在してもよいことを理解するであろう。ある例示的な実施形態では、研究評価プログラムは、サーバ110に格納された1つ以上のソフトウェアモジュールであってもよく、クライアントデバイス105は、ユーザが研究評価プログラムにアクセスできるようにするブラウザを含むことができる。本実施形態では、研究評価プログラムに、複数の異なった地理的位置の複数の異なったユーザによってアクセスすることができる。異なったユーザには、例えばユーザによって入力される認証情報例えばユーザ名及びパスワードに応じて、データベース115内のデータ又はデータの異なる組に対する異なったレベルのアクセスを提供することができる。すなわち、この例示的な実施形態では、研究評価プログラムによって登録し、使用するたびにログインするようにユーザに要求することができる。データベース115は、各登録ユーザ又はユーザのグループ、例えば、機関における個人は1つのプロファイルを利用することができるに関連付けられたプロファイルを記憶することができる。本実施形態では、研究評価プログラムは、ウェブベースURLを介してアクセス可能であってもよく、モジュールを、Java登録商標、JavaScript登録商標、PHP、Python等のような任意の1つ以上の異なったプログラミング言語で実行することができる。データベース115のスキーマとそれらへのアクセスを、SQL又は任意の他のデータベース問い合わせ言語で記述することができる。他の例示的な実施形態では、研究評価プログラムをクライアントデバイス105に格納することができる。この例示的な実施形態では、プログラムは、サーバ110からダウンロードされてもよく、又は、スタンドアロンのプログラム例えばディスク又は他の記憶媒体上のとして利用可能であってもよい。クライアントデバイス105は、本実施形態では、例えば、ダウンロード可能な更新パッケージがある場合、及び/又は、ユーザが情報をデータベース115からダウンロード/データベース115にアップロードすることを望む場合、サーバ110に接続することができる。当業者は、プログラムを、Java登録商標、C、C等のような種々のプログラミング言語で実行することができることを理解するであろう。データベース115は、出版物データ例えば、研究出版物、著者、著者の所属機関/企業、被引用文献、引用文献、出版物名/年、等、文献トピックキーワードと、資金調達データ例えば、資金調達プログラム、資金要請、資金拠出、資金拠出に関連する研究出版物、主任研究員、等を格納することができる。データベース115内のデータを、ソース例えば、研究者、学術的な役員、資金源、等によって、又は第三者例えば、出版管理者、資金調達プログラム管理者、一般市民、等によって入力することができる。加えて、データベース115内のデータを、ウェブクローラのような自動化プロセスによって収集することができる。当業者は、データベース115はシステム100によって利用される又は生成される追加のデータ例えばユーザプロファイルを格納することができることを理解するであろう。例示的な実施形態では、ユーザは、データベース115に含まれているデータを分析する研究評価プログラムを利用する研究機関又は企業の役員又は意思決定者であってもよい。例えば、研究機関では、役員に、個人及び部門の研究成果を査定し、内部資金を分配し、競争相手の機関の研究者及び成果を分析し、学際的及び/又は多実体の研究のための機会を識別し、及び/又は、新しい研究職員を募集する仕事を課すことができる。本発明のシステム100は、役員がこれらの仕事を単一のインタフェースを介して達成することを可能にする。図2は、本発明による研究評価のための方法200の例示的な実施形態を示している。方法200の説明はシステム100の構成要素を参照しているかもしれないが、当業者は、方法200の実施形態は、システム100の例示的な実施形態を参照して説明されているデバイスに限定されないことを理解するであろう。例えば、種々のハードウェア及び/又はソフトウェアを、方法200を実施するために使用することができる。同様に、方法200は、コンピュータ読み取り可能な媒体に格納された、プロセッサによって実行可能な命令又は1つ以上のモジュールの組であってもよい。方法200の例示的な実施形態を、機関又は企業の全体的な研究能力を視覚化する出力研究フィンガープリントを生成するために、ユーザによって利用することができる。研究フィンガープリントは、ユーザが機関又は企業と競争相手の研究能力及び成果を評価及び理解できるようにする視覚的指標を英数字データに加えて提供することができる。ステップ205では、出版物のコーパスを選択する。例示的な実施形態では、この選択を、所定の期間、主題、地理、機関、著者、出版物、等に関するすべての出版物を含むように構成することができる。コーパス内の各出版物に関する出版物データ例えば、著者、出版元、年、タイトル、要約、全文、キーワード、引用前方及び/又は後方、タグ、等を、データベース115に格納することができる。例えば、出版物は、認識モジュール例えば、OCR、特定の分野を識別するための構文解析、等に入力される電子文書であってもよく、又は、出版物データをデータベース115に入力するために手作業で分解されてもよい。当業者には理解されるように、出版物コーパスの選択を、デフォルトパラメータ例えば、一年間の期間中に査読付き学術誌に掲載されたすべての出版物に設定し、自動的に生成することができ、又は、期間、主題、地理、機関、著者、出版物、等によってカスタマイズすることができる。ステップ210では、出版物コーパスからの出版物の部分集合を、引用データに基づいて選択する。出版物コーパス内の各出版物は対応する出版物データを有し、この出版物データは、出版物内で引用されている引用出版物を識別する引用データを含むことができる。例示的な実施形態では、出版物コーパス内の各出版物に関する引用データを識別し、データベース115に格納する。これは、多数の引用出版物のリストを発生することができる。部分集合を、各引用出版物が引用されている頻度を予め決められたしきい値と比較することによって識別することができる。例えば、引用出版物Xが出版物コーパス内の20の出版物によって引用されており、20が予め決められたしきい値より大きい場合、引用出版物Xを部分集合に含めることができる。例示的な実施形態では、予め決められたしきい値を、引用出版物の出版物データに基づいて選択することができる。例えば、3年より前に出版された引用出版物は、3年より後に出版された引用出版物より高い予め決められたしきい値を有することができる。予め決められたしきい値を出版物データに基づいて変化させることによって、研究における新興の傾向を識別することができる。ステップ215では、出版物クラスタを、部分集合内の出版物を使用して生成する。クラスタは、所定の出版物の主題が関連しているか否かを示すことができる。したがって、クラスタは、研究の特定の領域を表すことができる。例示的な実施形態では、クラスタを、部分集合内の出版物に関する関連性データを計算することによって生成することができる。関連性データを、部分集合内の出版物とコーパス内の他の出版物に関する引用データに共引用分析を使用して計算することができる。関連性データを計算する1つの例示的な方法は、類似性に関する共引用カウントに基づく修正コサインインデックスと、結果として生じるコサイン値の行列を各出版物に2次元平面上の位置x,yを割り当てる視覚化プログラム例えば、以前VxOrdとして知られていたDrL法のようなエッジ切断を行う力指向配置アルゴリズムを通じて実行することである。他の例示的な実施形態では、関連性データを、視覚化プログラムを予め決められた回数使用し、結果を平均する又は合意値を生成することによって計算することができる。例えば、当業者が理解するように、DrL法はランダムウォークルーチンであり、したがって、異なる開始条件の使用は、わずかに異なる結果を発生するかもしれない。DrL法を2回以上実行することによって、例えば、所定の引用文献が近い又は遠いことを示す関連性データに違いがでるかもしれない。クラスタを生成するために、クラスタ化アルゴリズムを視覚化プログラムからの出力と共に使用することができる。ある例示的な実施形態では、教師ありクラスタ化アルゴリズムを使用することができる。当業者によって理解されるように、教師ありクラスタ化アルゴリズムを、訓練データを使用し、実際の出力を予想される出力と比較することによって訓練することができる。実際の出力が予想される出力と一致するまで、教師ありクラスタ化アルゴリズムを反復的に修正する。当業者によって理解されるように、教師なしクラスタ化アルゴリズムは、訓練データを使用することができない。ユーザ又はプログラマは、教師なしクラスタ化アルゴリズムによって出力されるクラスタの予め決められた数を指定することができ、又は、出版物が、部分集合内の出版物の引用データに基づいて、新興グループ化、例えば凝縮型クラスタ化に自己組織化できるようにすることができる。利用することができる1つの例示的な教師なしクラスタ化アルゴリズムは、視覚化プログラムの出力を使用する平均リンククラスタ化である。例えば、アルゴリズムは、視覚化プログラムの出力中の部分集合内の出版物に関連する出版物のグループの境界を識別し、境界に基づいてクラスタを生成し、コーパスの残りの部分中の出版物のすべて又は一部を適切なクラスタに割り当てることができる。好適な例示的実施形態では、各クラスタ中に約4~100の出版物が存在し、各クラスタは少なくとも1つの一般的な分野例えば、化学、生物学、工学、等と、一般的な分野内の少なくとも1つの学問分野例えば、有機化学、物理化学、放射化学、等に割り当てられている。当業者は、ユーザが所定の期間中にクラスタを発生し、将来の使用のために結果を保存することができることを理解するであろう。ステップ220では、出版物例えば、新しい組、部分集合又はクラスタに含まれていない出版物をクラスタに割り当てる。例示的な実施形態では、出版物に関する引用データに基づいて各出版物を所定のクラスタに割り当てる。選択される出版物は、所定の期間からのものであってもよい。例えば、ユーザが、彼/彼女の機関/企業の研究における新興の傾向を識別したい場合、選択される出版物は、2~3年前からのものであってもよい。クラスタが生成されており、出版物が割り当てられている場合、本発明の例示的な実施形態は、結果を視覚化する表示モジュールを含む。例示的な実施形態では、表示モジュールは、クラスタを発生し出版物を割り当てるためのハードウェア及び/又はソフトウェアの一部である、あるいは独立した、1つ以上のモジュール又はソフトウェアプログラムであってもよい。当業者は、表示モジュールをサーバ110又はクライアントデバイス105に格納する又は、サーバ110及びクライアントデバイス105上に一部を格納しつつ、分配することができることを理解するであろう。この説明については、用語コンピテンシーは、学際的なカテゴリを含む研究領域を指す。コンピテンシーは、クラスタ、より具体的には、クラスタ内の各学問分野の相対的強さを含むことができるクラスタの学問分野構成によって規定される。したがって、コンピテンシーは、自己組織化しており、従来の研究指標で使用される予め規定された一般的な分野とは対照的に、学際的であってもよく、しばしば学際的である。独自コンピテンシーは、機関が、同じコンピテンシーで活動中の対等者又は競争相手と比較して最大の相対的な市場シェアを有するコンピテンシーを表している。成長的コンピテンシーは、機関が実質的な又は成長中の市場シェアを有しているが最大ではないコンピテンシーを表している。図3は、本発明による表示モジュール300の出力の例示的な実施形態を示している。表示モジュール300は、クラスタ化プロセスの結果の視覚的表現を描く円形マップ305を生成することができる。上述したように、各クラスタを、1つ以上の一般的な分野例えば、化学、生物学、工学、等と、コンピテンシーを表す、一般的な分野内の1つ以上の学問分野例えば、例えば、有機化学、物理化学、放射化学、等に割り当てることができる。円形マップ305では、クラスタの一般的な分野を表す色分けされた円弧310を、円形マップ305の円周を形成するように結合することができる。各円弧の長さを、クラスタ内の出版物の数によって決定することができる。例えば、生物学分野のクラスタが10000の出版物を含み、化学分野のクラスタが1000の出版物を含んでいる場合、生物学分野を表す円弧を、化学分野を表す円弧より長くすることができる。表示モジュール300は、さらに、各一般的な分野に割り当てられた色を識別するキーを生成することができる。図3は、表示モジュールの出力の例示的実施形態を円形マップ305として示しているが、当業者は、表示モジュール305の出力は任意の形状又はサイズ例えば、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、等であってもよいことを理解するであろう。同様に、種々の一般的な分野を表すために、色分け又は任意の識別変形を使用することができる。コンピテンシーを図表で表す円302の各々を、種々の基準に基づいて生成し、描くことができる。好適な実施形態では、所定の円320のサイズは、クラスタ内の出版物の数に基づいて変化し、例えば、出版物が多くなるにつれて、円320の直径はより大きくなる。任意に、円320のサイズは、ユーザの機関又は企業からのクラスタ内の出版物の数に基づいてもよい。円320の各々は、クラスタ内の出版物の一般的な分野を識別する1つ以上の分野識別子、例えば線325を含むことができる。例えば、線325は、所定のクラスタ内で描かれた場合、クラスタ内の出版物の一般的な分野に対応する円弧の方向に向けることができるそして円弧と同じ色を有することができる。円形マップ305の内側領域315内の所定の円320の位置を、クラスタ内の対応する一般的な分野内の出版物の数によって決定することができる。例えば、円形マップ305の中心のより近くに位置する円320は、学際的分野例えば、多数の一般的な分野に割り当てられた出版物を含むを示すことができ、円形マップ305の外周により近い円は、より集中した分野隣接する一般的な分野に関連するを示すことができる。図4は、本発明によるクラスタ表示400の例示的な実施形態を示している。クラスタ表示400では、ユーザは、所定のクラスタ内の出版物についての詳細な情報を見るためにそのクラスタを選択例えば、クリック、マウスオーバー、触覚インタフェース上のジェスチャ、等することができる。所定のクラスタについての詳細な情報は、出版物の総数、出版物によって表される一般的な分野及び/又は学問分野、著者のリスト及び各著者による出版物の数、ユーザの機関/企業又は他の選択された実体、例えば競争相手によって現在雇用されている著者、出版物に記載されている機関任意に、出版物の数の順にランク付けされている、所定の著者/出版物が含まれている他のクラスタ、及び、出版物からのキーワードのリストを含むことができるが、これらに限定されない。図5に示すように、詳細な情報を、詳細表示500中に表形式で表示することができる。詳細表示500から、ユーザは、特定のコンピテンシーについて、機関の研究の市場シェアの割合を決定することができる。ユーザは、彼の対等者又は競争相手の特定のコンピテンシーについての研究の市場シェアの割合を見ることもできる。研究の市場シェアを、例えば、コンピテンシー内の機関からの出版物の数、コンピテンシー内の機関からの出版物への引用の数、及び/又は、機関からの出版物の日付後者は成長的コンピテンシーを識別するために使用されるによって決定することができる。一実施形態では、システムはまた、コンピテンシー内の論文の世界的な成長率、全国的な成長率、及び/又は、対等者/競争相手の成長率を計算又は取得する。このデータを使用して、システム又はユーザは、比較されるコンピテンシーにおける機関の成長レートを、世界的な成長率、国内の成長率、及び/又は、対等者/競争相手の機関の成長率と比較することができる。例えば、ある機関は特定のコンピテンシーのリーダーであるが、その成長率は、年率3.0の世界的な成長率と比較して、年率0.05である。この情報を使用して、その機関がコンピテンシー内の彼らのリーダーシップ的地位を失う可能性があることを、システムは示唆することができ、又は、ユーザは決定することができる。この評価を使用して、その機関は、彼らの戦略的方向を確立又は調整することを望むかもしれない。例えば、その機関は、このコンピテンシーにおける彼らのリーダーシップ的地位を維持することを望むかもしれず、そうして彼らはより多くの資金をこの分野又は、このコンピテンシーを備える複数の分野に割り当てることを決定するかもしれず、及び/又は、彼らはこのコンピテンシーにおける熟練した研究者を採用する/残すことを決定するかもしれない。一態様では、システムはコンピテンシー内のトップ著者を決定することができる。例えば、システムは、コンピテンシー内の著者の出版物数と著者の引用数著者が引用された回数に基づいてこの決定を行うことができる。前の段落からの例を続けると、熟練した研究者を採用する/残すことによってコンピテンシー内での彼らのリーダーシップ的地位を維持しようとする又は上げようとする機関は、著者ランキング情報を利用することによって、この戦略を実行することができる。図6は、マトリックス表示600の例示的実施形態を示している。マトリックス表示600を、円320がx,y座標上に描かれている2次元平面として編成することができる。例示的実施形態では、平面のx軸は相対的市場シェアを表すことができ、y軸は市場成長を表すことができる。これらの軸上に円320を描くことによって、ユーザは、機関/企業が出版物数を増加している/減少しているコンピテンシー、及び/又は、研究の新興分野を視覚的に識別することができる。この強力なグラフィックは、ユーザが戦略的な研究計画を確立し、実施するのを助けることができる。例えば、ユーザは、成長的コンピテンシーを開発するために、高い市場成長率を有するが低い相対的市場シェアを有するコンピテンシーに内部資金を割り当てることを望むかもしれない。本発明の前には、これらのコンピテンシーは、それらの実績がわずかであるため、容易に見落とされる可能性があり、それらが学際的であった場合、さらに見落とされる可能性が高かった。図7は、表表示700の例示的実施形態を示している。表表示700は、評価情報をテキスト形式で提示することができる。例えば、列は、コンピテンシー、市場サイズ/市場成長、論文のシェア/著者の成長、ランク、技術的現状SotA、相対的な論文のシェアRAS、及び、基準リーダーシップRLを含むことができる。SotAは、コンピテンシー内の機関の論文によって引用されている論文の新しさを示す尺度である。この尺度は、ゼロ近傍で変化する。正の値は、機関が全体として世界よりコンピテンシー内のより最近の研究を引用していることを示している。負の値は、機関が全体として世界より古い研究を引用していることを示している。計算を、コンピテンシー内の個々の論文について中央基準年をとり、機関の平均値をコンピテンシー全体の平均と比較することによって行う。RASは、出版物ウインドウ、例えば5年の間の、特定のコンピテンシー内の機関の最大の競争相手によって書かれた出版物の数で割った、機関によって書かれた出版物の数として定義される。RLは、出版物ウインドウからの多く引用されている引用論文のみを使用すること以外はRASと同じ方法で計算される。多く引用されているを、予め設定されたしきい値によって規定してもよく、又は、例えばパーセンタイルに基づいて動的であってもよい。これらの尺度を使用して、システム又はユーザは、機関の研究成果及び/又は能力を迅速かつ効果的に評価することができる。例えば、0.67のRASを有する大学は、エリート大学が出版する1つの論文ごとに、この大学の著者がこのコンピテンシー内で0.67の論文を公開することを示し、0.5のRLは、彼らの論文が、このコンピテンシーに関してエリート大学の半分の頻度で参照されていることを示している。他の例では、大学は、特定のコンピテンシーについて、2.05のRAS、1.5のRL、0.5のSotAを有している。これは、大学がこの研究領域で高度に確立されており、この領域で将来性のある研究を有しており、迅速に自らの発見をもとにしてこの方面をリードし続けることを示している。したがってシステムは、意思決定者が単一のインタフェースで彼らの機関の研究成果を効率的に評価することを可能にし、したがって、彼らの機関の戦略的方向を証拠とデータに基づいて確立又は調節することを可能にする。一実施形態では、システム又はユーザは、上述したようにトップ著者及び/又はトップ機関を決定することができ、リーダーシップ的地位を維持するような研究戦略を実行するためにこの情報を使用することができる。前の例を続けるために、システム又はユーザは、大学の著者が、問題のコンピテンシーについて、トップの3人の著者の1人と、トップの3つの機関の1つと協力したことを決定することができる。逆に、システム又はユーザは、他の2人の著者及び2つの機関との協力の証拠がないことを決定する。このコンピテンシーにおける大学のリーダーシップ的地位を維持するために、システムは、他の二人の著者及び/又は他の2つの機関との将来の協力の機会を検討することを提案することができる。当業者によって理解されるように、ユーザは、表示モジュール300内の異なった提示オプション又はタブを選択することによって、異なった表示間を切り替えることができる。同様に、ユーザは、異なった表示を操作することができ、異なった表示上に表示されているデータをカスタマイズすることができ、及び/又は、異なった表示を将来の使用及び/又は比較のために保存することができる。機関がその真の研究の強みを識別し、関連した資金調達の機会を最大化すれば、機関のレベルで得られる競争的資金の額を増やすことができる。しかしながら、研究のコンピテンシーを測定する従来の方法は、今日の多国籍で学際的な研究の現実をもはや捉えていない。上述した方法のような新たな実績評価方法を採用する機関は、現在の資金調達環境で競争するために、彼らが真のリーダーシップを発揮するそれらの領域にてこ入れするためのよりよい位置にいることができる。本発明の他の態様では、システム100は資金調達ツールを含むことができる。システム100は、データベース115から資金調達データを得ることができる。図8は、データベース115内の資金調達データに対する資金調達インタフェース800の例示的な実施形態を示している。インタフェース800は、ユーザがデータベース115内の資金調達データを検索できるようにするための複数の検索オプションを含むことができる。例えば、探索オプションは、資金調達の機会、拠出、及び提出された請願書について検索することを含むことができる。データベース115は、公的例えば、NSF、NIH、等及び民間例えば、ベンチャーキャピタル、資金提供者、民間の協賛、等の複数の異なった資金源に関する資金調達プログラムについての情報を格納することができる。資金調達インタフェース800は、したがって、異なった資金調達プログラムからの資金調達の機会の集合データベースへの入口であってもよい。当業者は、データベース115内の資金調達データを、ユーザ又は彼の機関/企業の誰か、第三者例えば資金源、又は公的に利用可能なソース例えば、ウェブ検索、又は資金源データベースから直接から供給されるプッシュ/プルデータによって更新することができることを理解するであろう。ユーザは、サーバ110においてプロファイルを形成することができ、このプロファイルは、サーバ110が資金調達データをユーザのプロファイルと一致させることを可能にする。例えば、プロファイルは、ユーザの人口統計学的情報、機関/企業、及び/又は、研究の焦点領域を含んでもよく、及び/又は、ユーザのプロファイルに一致する資金調達の機会が生じた場合ユーザに通知する通知オプション、及び/又は、提出された資金提供請願書の状況を含むことができる。好適な実施形態では、資金調達ツールを、上述した研究評価システム及び方法と統合する。任意に、資金調達ツールは、機関の特定のコンピテンシーに適した資金調達の機会を提案することができる。一実施形態では、ツールは、コンピテンシーが資金過剰及び/又は資金不足か否か、及び/又は、どのコンピテンシーが資金過剰及び/又は資金不足かを決定することができる。例えば、システムは、特定のコンピテンシーに関して、近年に受けた資金の額を以前の年と比較し、どの分野が資金の減少を経験したか、及び/又は、どの分野が資金の増加を経験したかを決定することができる。この情報を使用して、分野が資金不足又は資金過剰かどうかを決定するために、特定のしきい値を設定することができる。任意に、この決定は、コンピテンシーの成長率及び/又は市場シェアを考慮することもできる。例えば、ある大学は、高い成長率のコンピテンシーでは資金が30減少しており、この大学はまた、このコンピテンシーについて比較的小さい市場シェアを保持している。この情報を使用して、システム又はユーザは、このコンピテンシーが資金不足であり、さらなる資源をこの分野に求める又は割り当てるべきだと決定することができる。システムは、高い市場シェアを有する特定のコンピテンシーが、そのコンピテンシーに関連する特定の補助金について特に適していることを示すこともできる。図9は、資金調達推薦ページ900の好適な実施形態を示しており、資金調達推薦ページ900を、ユーザが彼のプロファイルに一致するものと識別される資金調達データを要求したときに生成することができる。推薦ページ900は、複数の資金調達の機会についてのデータを含むことができ、これらの機会を、それらがユーザのプロファイルに一致する程度に基づいて、関連性の順序でランク付けすることができる。資金調達の機会についてのデータは、例えば、資金調達の機会のタイトル、スポンサー、申請期限、種類例えば、研究、研修、協力、奨学金、等、額、機会に関係付けられている通し番号、資金調達の機会がユーザのプロファイルに一致する程度を表す視覚的指標又は、数値割合、資金調達の機会のソースへのリンク、及び、資金調達の機会のための申請書へのリンクを含むことができる。当業者は、ユーザが資金調達の機会のための申請書に記入する又は申請書を形成することを選択する場合、申請書に、例えばユーザのプロファイルからの彼の情報を事前入力することができることを理解するであろう。図10a~cは、特定の資金調達プログラム又はソースについての情報を提供するページの例示的な実施形態を示している。例えば、図10aは、資金調達プログラムから使用可能な資金調達の機会を識別する機会ページ1000の例示的な実施形態を示しており、資金調達の機会のタイトル/名前、資金調達の機会の種類、資金調達の額、及び、資金調達の機会の通し番号のような情報を含むことができる。図10bは、資金調達プログラムによって与えられる拠出を識別する拠出ページ1005の例示的な実施形態を示しており、資金調達の機会のタイトル/名前、資金が与えられる主任研究員の名前、主任研究員の所属、与えられる資金の額、及び、拠出の日付のような情報を含むことができる。図10cは、資金調達プログラムによって供給される資金に関連するかもしれない出版物を識別する出版物ページ1010の例示的な実施形態を示しており、出版物のタイトル、出版物の著者、出版日、及び、出版ソース例えば、学術誌名のような情報を含むことができる。資金調達インタフェース800によって提供される情報を使用して、ユーザは、資金調達のパフォーマンス測定、評価及び戦略計画に関して拠出データにアクセスし、どの出版物が特定の資金調達プログラムに関連付けられているかを学習し、資金調達プログラムについての資金調達の履歴への洞察を得て、これらの研究者が過去に資金提供を受けていること等を確認することができる。当業者によって理解されるように、ユーザは、拠出ページ1005及び出版物ページ1010の出力が、彼の機関が受けた資金拠出と彼の機関の出版物を表示するように、資金調達インタフェース800を彼の機関にカスタマイズすることができる。さらに、ユーザは、競争相手の機関/企業からの資金拠出及び出版物を追跡及び/又は測定するために、そして、最も資金提供を受けた、又は、最近そして特定の学問分野又は一般的な分野における資金提供を受けたこれらの研究者を識別するために、資金調達インタフェースを利用してさがすことができる。本発明の特定の要素、実施形態、及びアプリケーションを図示し、説明したが、変更を、特に前述の教示に照らして行うことができるため、当業者は、本発明がこれらに限定されないことを理解するであろう。添付の請求項は、本発明の精神及び範囲内に入るすべてのこのような変更を含むことを意図するものである。複数の実施形態を本明細書に記載したが、これらの実施形態は必ずしも別個のものであるというわけではなく、特徴を実施形態間で共有することができる。"