Les collaborations interdisciplinaires : raisons et obstacles
Notice bibliographique
Résumé
Les nombreux débats sur le sens et l’utilité de la recherche interdisciplinaire s’enferment souvent dans des questions de définitions ou de distinctions subtiles entre « pluridisciplinarité », « multidisciplinarité » « transdisciplinarité » ou même « métadisciplinarité ». Ces subdivisions n’offrent toutefois qu’un éclairage limité sur la réalité des pratiques interdisciplinaires. Les chercheurs entretiennent-ils avec l’interdisciplinarité des rapports différents selon qu’ils appartiennent ou non aux disciplines principales de leur établissement ? Sont-ils sensibles au fait que publier dans les revues d’une autre discipline n’étend guère leur rayonnement ? Les chercheurs qui s’engagent dans des projets interdisciplinaires poursuivent-ils tous les mêmes objectifs ? Quelle est pour eux la mesure du succès, et comment coopèrent-ils entre eux ? Quels obstacles rencontrent-ils et qu’attendent-ils de leurs administrations ? Notre analyse porte sur les intérêts des chercheurs à réaliser des projets interdisciplinaires, sur leur perception des obstacles qui entravent l’atteinte de leurs objectifs, et sur les contraintes organisationnelles. Au-delà des différences liées aux étapes de la carrière, les chercheurs qui choisissent d’investir dans des collaborations intersectorielles s’entendent sur une revendication précise : celle d’un desserrement des contraintes académiques à court terme qui inhibent l’exploration interdisciplinaire, par essence plus incertaine et plus lente.
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 | 0,111 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,042 |
| Communication savante | 0,039 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».