Les réseaux de coauteurs : 40 ans de collaborations à la revue Criminologie
Notice bibliographique
Résumé
La recherche scientifique cherche la plupart du temps à comprendre la nature mais se tourne aussi à l’occasion vers elle-même pour mieux comprendre la genèse des connaissances scientifiques. Cette quête s’est traduite par une littérature importante portant sur les réseaux de collaborations entre auteurs pour produire des textes scientifiques. L’objectif général de cette branche de recherche est d’expliquer la structure des collaborations et de déterminer les corollaires de la performance dans le monde universitaire. Cet article vise à combler un manque de connaissance sur les réseaux de collaboration francophones en étudiant 40 ans de collaborations entre auteurs de la revue Criminologie. La méthodologie adopte une approche égocentrique et sociométrique et caractérise les liens entre les coauteurs de la revue. Nos résultats démontrent une augmentation des collaborations dans le temps, mais sans nécessairement la création d’une seule et unique communauté d’auteurs qui contrôlerait la diffusion des connaissances dans la revue. Les acteurs clés sont présentés mais ne montrent aucune stabilité dans le temps.
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 | 0,021 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».