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Enregistrement W2752506407

Constructing Quality in Academic Science: How Basic Scientists Respond to Canadian Market-Oriented Science Policy – A Bourdieusian Approach

2011· dissertation· en· W2752506407 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPrestigeQuality (philosophy)Relevance (law)Value (mathematics)Field (mathematics)Public relationsSociology of scientific knowledgePolitical sciencePositive economicsSociologySocial scienceEconomicsEpistemologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian science policy has increasingly linked the value of academic knowledge to its contribution to economic competitiveness. A market vision of scientific quality is embedded in new funding criteria which encourage academic scientists to collaborate with industry, generate intellectual property, and found companies. While the “Mode 2” thesis advanced by Gibbons and Nowotny asserts that quality criteria in science are changing to incorporate economic relevance, there is little empirical evidence to either refute or substantiate this claim. Using Bourdieu’s theory of practice, this study explores the responses of basic health scientists to market-oriented funding criteria. The goal of the study was to understand how scientists, occupying different positions of power in the scientific field, defined “good science” and pursued scientific prestige. Twenty semi-structured interviews were carried out with 11 scientists trained before and 9 trained after the rise of market-oriented science policy. Data derived from Curriculum Vitae and Background Information Forms were used to estimate the type and volume of capital each participant held. Scientific capital, as reflected in peer-reviewed publications and grants, was perceived as the dominant form of recognition of scientific quality. However, “entrepreneurial capital”, as reflected in patents, licenses, industry funding and company spin-offs, functioned as a new form of power in accessing resources. Study participants adopted different positions in a symbolic struggle over competing visions of “good science” and used different strategies to acquire scientific prestige. Some pursued a traditional strategy of accumulation of scientific capital, while others sought to accumulate and convert entrepreneurial capital into scientific capital. Findings suggest that there is no longer a single symbolic order in the scientific field, but that the field is stratified according to a scientific and market logic. Hence, support is provided for both continuity with “Mode 1” and change towards “Mode 2” evaluation of academic quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0140,034
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,407 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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