Notice bibliographique
Résumé
La science politique mondiale se communique principalement en anglais, alors qu’elle se pratique dans une multitude de langues. Dans le contexte où l’une d’elles domine dans les communications, il est pertinent de se questionner sur l’articulation entre une langue locale et la langue de communication internationale dans la pratique de la science politique. Nous avons voulu explorer l’impact de la langue de publication des travaux savants des chercheurs francophones de France et du Québec sur leur performance en recherche telle qu’elle est mesurée par Publish or Perish sur la base des travaux répertoriés par Google Scholar. Nous nous sommes demandé si le fait de publier en français diminuait la possibilité de reconnaissance d’un chercheur par ses pairs lorsque cette reconnaissance était fondée sur de tels indices. Nous rapportons ici les résultats de notre enquête. Nous montrons que la langue de publication semble avoir un impact systématique sur les mesures de performance des chercheurs. Ceux qui publient surtout en français publient moins et sont moins cités que les autres. D’autres facteurs sont reliés à la performance : le genre, l’expérience et le milieu.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,176 | 0,387 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,048 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,013 |
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 ».