Le ralentissement du chercheur.e : comment résister à la corporatization de l’université - Slowing down as an academic: How to resist the corporatization of the university
Notice bibliographique
Résumé
Cet atelier, s’adresse autant aux etudiant.es qu’aux chercheur.es experimente.es. Il propose de reflechir de maniere critique et creative aux questionnements qui entourent un certain « emballement » de la recherche. Le mouvement de la slow research (ralentissement de la recherche) et d’autres publications relatives au « slow professor » ( professeur en ralentissement ) temoignent de l’actualite de tels questionnements (Berg et Seeber, 2016; Horgan, 2011). Il s’agira donc d’analyser de facon critique les structures d’organisation et de production qui encadrent le travail de chercheur.e, qu’il soit professeur.e ou etudiant.e-chercheur.e. Des pistes de solutions seront abordees et discutees en mobilisant des cadres alternatifs, par exemple celui de la decroissance (Bayon, Flipo et Schneider, 2010), et la creation des reseaux de soutien et de confiance (Berg et Seeber, 2016). Notre objectif est de partir plus conscient.es des enjeux et plus outille.es pour resister et pour mettre en pratique une vie academique equilibree et saine. This workshop, targetting both grad students and experienced academics, is designed to stimulate critical and creative reflection about slowing down research. The slow science movement, and similar publications attest to the timeliness of this discussion (Berg & Seeber, 2016; Horgan, 2011). We will cricially analyze the organisation and corporization of the university and the conditions which lead researchers, both professors and students, to individualize increasing demands on their time. Proposed solutions will be examined, mobilizing alternative frameworks, such as decreasing productivity (Bayon, Flipo & Schneider, 2010), and the creation of “holding environments” based on trust and support (Berg & Seeber, 2016). Our objective is to end the workshop more conscious of the challenges to our academic integrity imposed by the current system, and better equipped to enagage in a balanced and healthy academic life.
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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 | 0,037 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,051 |
| Communication savante | 0,024 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».