Notice bibliographique
Résumé
When science is evaluated by bureaucrats and administrators, it is usually done by quantified performance metrics, for the purpose of economic productivity. Olof Hallonsten criticizes both the means (quantification) and purpose (economization) of such external evaluation. I share the concern that such neoliberal performance metrics are shallow, over-simplified and inaccurate, but differ in how best to oppose this reductionism. Hallonsten proposes to replace quantitative performance metrics with qualitative in-depth evaluation of science, which would keep evaluation internal to scientific communities. I argue that such qualitative internal evaluation will not be enough to challenge current external evaluation since it does little to counteract neoliberal politics, and fails to provide the accountability that science owes the public. To assure that the many worthy purposes of science (i.e. truth, democracy, well-being, justice) are valued and pursued, I argue science needs more and more diverse external evaluation. The diversification of science evaluation can go in many directions: towards both quantified performance metrics and qualitative internal assessments and beyond economic productivity to value science’s broader societal contributions. In addition to administrators and public servants, science evaluators must also include diverse counterpublics of scientists: civil society, journalists, interested lay public and scientists themselves. More diverse external evaluation is perhaps no more accurate than neoliberal quantified metrics, but by valuing the myriad contributions of science and the diversity of its producers and users, it is hopefully less partial and perhaps more just.
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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 | 0,265 | 0,390 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,042 |
| Communication savante | 0,038 | 0,060 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».