Homologies in fields of cultural production. Evidence from the European scientific field
Notice bibliographique
Résumé
• Homology refers to general principles of vision and division. • These principles are at play both within and across fields. • Scientific disciplines are considered as fields of action. • Mapping topic spaces is helpful to address homology. • Scientific fields display strong yet varying homology in their relational structure. This article suggests a comparative field analytical approach to fields of cultural production. Combining concepts from field analysis and focusing on homology with topic modeling and multiple correspondence analysis, we compare four scientific disciplines and show homological structures along both internal and external principles of differentiation. The empirical analysis suggests that despite major differences between the four disciplines (biology, chemistry, economics, and sociology), they are structured along similar principles. Moreover, cognitive distinctions in certain disciplines can be correlated with institutional properties and symbolic hierarchies. Despite the similarities, the analysis also shows important differences between the four disciplines related to internal organization and their relations to both other scientific disciplines and the field of power. The article shows how topic modeling and multiple correspondence analysis can cross-fertilize to understand how fields of cultural production differentiate and how cultural practices (here scientific knowledge production) relate to social structures (here academic hierarchies and prestige). The method hence allows for comparison between fields of cultural production while retaining a nuanced analysis of specific fields and the practices that constitute them.
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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 | 0,012 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».