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Enregistrement W4289947407 · doi:10.21083/partnership.v17i1.6796

bioéconomie en France. Une étude scientométrique

2022· article· fr· W4289947407 sur OpenAlexvenueno aff
Marianne Duquenne, Joachim Schöpfel, Franck Dumeignil, Hélène Prost

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRégion Hauts-de-FranceAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le cadre d’une recherche sur l’application des principes de la science ouverte au domaine de la bioéconomie, nous avons mené une étude scientométrique de la production scientifique de la France dans ce domaine, pour la période de 2015 à 2019. L’étude a permis d’identifier 1913 publications dans la base de données Scopus. Nous avons analysé ce corpus sous différents aspects : types et sources des documents, avec volumétrie et impact ; auteurs, organismes et établissements ; sources de financement ; degré d’internationalité et taux d’ouverture (libre accès). La discussion porte sur la terminologie et les sources d’une telle étude scientométrique, sur l’accessibilité des publications et sur la position de la France dans ce domaine. La conclusion propose quelques recommandations pour la conduite d’une étude similaire, notamment à destination des professionnels de l’information.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0250,049
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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