Structural Power and Epistemologies in the Scientific Field: Why a Rapid Reconciliation Between Functional and Evolutionary Biology is Unlikely
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has been marked by a series of global crises, presenting an opportunity to reevaluate the relationship between science and politics. The biological sciences are instrumental in understanding natural phenomena and informing policy decisions. However, scholars argue that current scientific expertise often fails to account for entire populations and long-term impacts, hindering efforts to address issues such as biodiversity loss, global warming, and pandemics. This article explores the structural challenges of integrating an evolutionary perspective, historically opposed to functional determinants of health and disease, into current biological science practices. Using data on Swiss biology professors from 1957, 1980, and 2000, we examine the structural power dynamics that have led to the division between these competing epistemologies, and how this division has influenced resource allocation and career trajectories. Our analysis suggests that this cleavage presents a significant obstacle to achieving fruitful reconciliations, and that increased academicization and internationalization may benefit functional biologists at the expense of evolutionary biologists. While evolutionary biologists have gained symbolic recognition in recent years, this has not translated into valuable expertise in the political domain.
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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 | 0,033 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,065 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».