Notice bibliographique
Résumé
Depuis les années 1980, les universités européennes et nord-américaines ont accru leurs partenariats avec les entreprises privées afin de pallier la contraction des dépenses publiques consacrées à l’enseignement supérieur. Dans le chef de certains responsables universitaires, un comportement « entrepreneurial » a accompagné ces changements d’ordre budgétaire, assimilant volontiers les universités à de nouvelles entreprises de la connaissance. Le phénomène, cependant, n’avait rien de nouveau. Dès 1918, Veblen faisait paraître un livre interpellant sur cette question : The Higher Learning in America. A Memorandum on the Conduct of Universities by Business Men (Les études supérieures aux Etats-Unis. Un rapport sur la gestion des universités par les hommes d’affaires). Cet article retrace la genèse de la critique des « entreprises académiques » au sein de la pensée veblénienne de la science et de la technologie en la confrontant à ses propres contradictions. Au final, il souligne la portée et l’actualité des observations sociologiques de Veblen au regard des pressions exercées aujourd’hui sur les universités et la recherche scientifique fondamentale dans le cadre de la « société de la connaissance ».
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».