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Proposed taxonomy and framework to support the decision-making of investments in Big Science

Cintia Maria Rodrigues Blanco

Ph.D. thesis (2020)

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Abstract

Over the past 70 years, Big Science projects have adopted an international dimension, which has become more complex, costly, and challenging regarding governments' decision-making in investments. Combining qualitative and quantitative research methods, this research's primary goal is to support national governments to improve their capacity to make informed and structured decisions on Big Science investments, with the participation of the scientific community and the industry. To reach this goal, two specific objectives are pursued. The first specific objective is to build a taxonomy of Big Science that provides a comprehensive understanding of the term beyond the traditional view of BigSci as high-energy physics infrastructure projects. This taxonomy is built based on research fields that, along with a proposed workable and comprehensive definition of Big Science, may be used to pre-select candidate project proposals to receive significant investments if they meet specific requirements. The second specific objective is to structure the problem of government investments in Big Science. To that effect, a set of 50 interviews with high-level Big Science stakeholders provided an in-depth portrait of the complex situation of the funding decision. The results revealed a single prime cause of the Big Science investment decision problem, which is the inherent nature of Big Science of exploring the frontier of knowledge, rather than the exorbitant amount of funding it demands. The problem structuring also revealed that to solve the problem, it is necessary to promote a decision-making process that should be objective, i.e., grounded on qualitative and/or quantitative criteria. In the end, this research proposes a systematic and customizable framework for supporting the decision-making of Big Science investments. The framework introduces the BigSci Index, which addresses any Big Science initiative and provides measures to ensure transparent, informed, and evidence-based decision-making and accountability. The scientific community, industry representatives, and government analysts are central components of the framework. The results provide a two-fold perspective: they contribute to a new understanding of the phenomenon of Big Science and offer a new approach to its funding decision problem. Adopting the proposed framework for the government decision-making of Big Science investments would ensure that decisions are well informed, follow best practices, and involve a rational, structured, and objective process. The benefits also include more effective use of public funds and greater clarity and transparency in decision-making. These, in turn, would translate into increased social, economic, political, and scientific benefits from investments in Big Science projects.

Résumé

Au cours des sept dernières décennies, les projets de Mégascience (Big Science) ont adopté une dimension internationale, sont devenus plus complexes et plus coûteux, rendant ainsi plus difficile la prise de décision des gouvernements en matière d'investissement. Combinant des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives, l'objectif principal de cette recherche est d'aider les gouvernements nationaux à améliorer leur capacité à prendre des décisions éclairées et structurées en matière d'investissement en Mégascience, avec la participation de la communauté scientifique et de l'industrie. Pour atteindre cet objectif, deux objectifs spécifiques sont poursuivis. Le premier vise à construire une taxonomie générale de la Mégascience qui offre une compréhension globale allant au-delà de la vision traditionnelle du terme, c'est-à-dire de gros projets d'infrastructure pour la physique de haute énergie. Cette taxonomie est construite sur la base de domaines de recherche qui, en combinaison avec des définitions pratiques et complètes, peut être utilisée pour présélectionner des projets qui, s'ils répondent à des exigences spécifiques, seront éligibles à recevoir des financements importants. Le deuxième objectif spécifique est la structuration du problème de l'investissement gouvernemental en Mégascience. À cet effet, une série de 50 entretiens avec des parties prenantes de haut niveau de la Mégascience trace un portrait détaillé de la complexité de la prise de décision de financement. Les résultats ont révélé qu'il existe une seule cause principale du problème de décision d'investissement en Mégascience qui est la nature même de la Mégascience, dont le but est d'explorer la frontière de la connaissance, plutôt que le montant astronomique du financement en lui-même. La structuration du problème a également révélé que pour résoudre le problème, il est nécessaire de promouvoir un processus décisionnel qui soit objectif, et donc fondé sur des critères qualitatifs et / ou quantitatifs. Au final, cette recherche propose un cadre systématique et personnalisable afin de faciliter la prise de décision en matière d'investissements dans le domaine de la Mégascience. Le système propose un index de la Mégascience (« BigSci Index »), compatible avec toutes les initiatives en Mégascience de façon à fournir un cadre transparent, éclairé et fondé sur des données probantes pour le processus décisionnel et la reddition de comptes. La communauté scientifique, les représentants de l'industrie et les analystes gouvernementaux sont des éléments centraux de cette cadre. Les résultats de cette recherche offrent une double perspective par l'intermédiaire d'une contribution à une meilleure compréhension du phénomène de la Mégascience et également par l'introduction d'une nouvelle approche du problème de la prise de décision dans le financement des projets. L'adoption du cadre proposé permettrait de garantir aux gouvernements une prise de décision éclairée dans les investissements en Mégascience tout en adoptant les meilleures pratiques dans un processus rationnel, structuré et objectif. Ces avantages comprennent également une utilisation plus efficace des fonds publics et une plus grande transparence dans la prise de décision. Cela se traduirait en effet par une augmentation des avantages sociaux, économiques, politiques et scientifiques des investissements dans des projets de Mégascience.
Department: Department of Mathematics and Industrial Engineering
Program: Doctorat en génie industriel
Academic/Research Directors: Catherine Beaudry, Fabiano Armellini
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/5549/
Institution: Polytechnique Montréal
Date Deposited: 05 May 2021 13:08
Last Modified: 09 Nov 2022 10:02
Cite in APA 7: Rodrigues Blanco, C. M. (2020). Proposed taxonomy and framework to support the decision-making of investments in Big Science [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/5549/

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