What Kind of Scientist Are You? Science and Interdisciplinary Research
Notice bibliographique
Résumé
Scientific research that crosses disciplinary boundaries (“interdisciplinary research”) – and in particular, research that crosses academic boundaries to engage with industry, government and non-government agencies, and the broader public – can be rewarding personally and yield novel approaches and findings. While the scholarly literature suggests that interdisciplinary approaches are of immense value, interdisciplinary research carries challenges to academics, particularly in terms of funding and in relation to finding an academic “home.” In this article, the author outlines what is meant by interdisciplinary research and reflects on her career leading from graduate school to tenure. She illustrates how the interdisciplinary projects she has been involved in have been both rewarding and challenging. While not every scientist must be interdisciplinary, she concludes that being open to such an approach has many advantages.La recherche scientifique qui dépasse les frontières disciplinaires (la recherche « interdisciplinaire ») —et, particulièrement, celle qui dépasse les frontières académiques pour s’engager avec l’industrie, les agences gouvernementales et nongouvernementales et le public—peuvent être personnellement enrichissantes et engendrer de nouvelles approches et résultats. Même si la littérature académique indique que les approches interdisciplinaires ont beaucoup de mérite, la recherche interdisciplinaire pose des défis aux universitaires, notamment par rapport à l’obtention de subventions et la possibilité de trouver un chez-soi académique. Dans cet article, l’auteure décrit ce que l’on entend par recherche interdisciplinaire et réfléchit sur son propre parcours, des études supérieures à la titularisation. Elle montre ainsi comment les projets interdisciplinaires auxquels elle a participé ont été à la fois enrichissants et stimulants pour elle. Elle conclut que, bien que chaque savant ne doive pas être interdisciplinaire, être ouvert à une telle approche a plusieurs avantages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,081 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».