The Rise of Neo-Experts: Sources, Characteristics, and Implications
Notice bibliographique
Résumé
Experts are central to today’s knowledge economy. Yet despite their centrality, our understanding of their expertise remains surprisingly nebulous. This article offers more conceptual clarity around this question of expertise by detailing its varying sources, characteristics, and implications. The impetus for such a revisiting is the increasing lay intrusion, enabled by social media, in professional domains, and the parallel rise of what we label neo-experts. We identify four distinct kinds of actors that may claim expertise: traditional experts, lay-experts, non-experts, and neo-experts. By traditional experts, we mean people typically embodying legitimized expertise (such as lawyers). Lay experts (such as patient activists) are individuals who aspire to gain a substantive understanding of a domain and who want to convince legitimized experts to revise their views. They differ from non-experts or people who develop a limited understanding of a domain based on their unique experiences. Increasingly, however, we note the rise of neo-experts who operate in a yet to be claimed jurisdiction and self-develop a form of practice-based expertise that a following recognizes as such. By accounting for all these experts in the making of expertise, we provide a fuller account of expertise and discuss how modern technologies render it more inclusive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».