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Enregistrement W3152796944 · doi:10.71781/22969

Les remerciements et leurs fonctions dans le système de la reconnaissance scientifique

2019· dissertation· fr· W3152796944 sur OpenAlexfundno aff
Adèle Paul‐Hus

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésHumanitiesGeographyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la communauté scientifique, le statut d’auteur est associé à la reconnaissance et à la crédibilité auprès des pairs puisque l’autorat constitue un facteur essentiel dans la prise de décisions pour l’embauche et la promotion d’un chercheur, ainsi que dans l’attribution de prix et de financement. Par ailleurs, dans les publications savantes, il est pratique courante de remercier les individus, institutions et organismes subventionnaires qui ont contribué de diverses façons aux travaux de recherche menant à la publication. Bien qu’ils puissent être considérés comme un simple acte de courtoisie, les remerciements peuvent également être perçus comme un marqueur de capital symbolique. Les remerciements permettent de souligner des contributions extrêmement variées, de nature cognitive, technique et sociale, mais qui ne satisfont généralement pas les critères d’autorat. En ce sens, les remerciements permettent de mieux comprendre le rôle des individus et des organisations qui ont contribué à la recherche. Dans ce contexte, notre recherche vise à décrire les fonctions des remerciements dans le système de la reconnaissance scientifique pour mieux comprendre leur valeur, du point de vue du crédit scientifique, ainsi qu’à explorer les facteurs qui peuvent influencer leurs caractéristiques dans le contexte des pratiques d’attribution du crédit scientifique. Notre étude s’intéresse d’abord à la distribution du crédit scientifique parmi l’ensemble des contributeurs d’un projet de recherche, soit les auteurs et les remerciés. L’analyse du nombre de contributeurs par article montre que les importantes différences disciplinaires traditionnellement observées en matière de collaboration sont grandement réduites lorsque les remerciés sont pris en compte. Nos analyses des caractéristiques des individus remerciés montrent que les disparités de genre, maintes fois démontrées en matière d’autorat, sont également présentes dans les remerciements où les femmes sont sous-représentées. De plus, les femmes ont tendance à remercier une proportion plus élevée de femmes que les hommes. En ce qui concerne le statut académique, nos résultats montrent que les individus remerciés qui ont déjà publié ont tendance à occuper une position plus élevée dans la hiérarchie académique que le reste des auteurs. Notre analyse comparative du contenu des remerciements souligne d’importantes tendances disciplinaires en matière de types de contributions remerciées. Nos résultats fournissent la première démonstration empirique à grande échelle des variations qui existent entre les disciplines dans le contenu des remerciements. Finalement, notre analyse qualitative des termes contenus dans les remerciements met en lumière trois fonctions principales des remerciements : la description des contributions, la déclaration des responsabilités, ainsi que l’expression de la voix de l’auteur.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,255 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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