Notice bibliographique
Résumé
Tässä väitöskirjassa tarkastellaan mitä vastuullisuus tutkimuksen arvioinnissa tarkoittaa, miksi sitä tarvitaan ja miten sitä toteutetaan käytännössä. Lisäksi tutkimus käy läpi vastuullisen tutkimuksen arvioinnin kohtaamia haasteita sekä arvioi sen tulevaisuuden näkymiä. Vastuullisessa tutkimuksen arvioinnissa huomio siirtyy tutkimuksen arviointiin liittyvien ongelmien kuvaamisesta ratkaisujen kehittämiseen ja toteuttamiseen. Sen näkökulmasta keskeinen ratkaistava ongelma on liian kapeiden kriteerien ja indikaattorien käyttö arvioinnissa, minkä nähdään aiheuttavan muun muassa vääristyneitä kannustimia ja kestämättömiä paineita tutkijoille. Vastuullisempaa tutkimuksen arviointia korostava kansainvälinen liike sai alkunsa 2010-luvun alussa. Väitöskirja pyrkii selvittämään, miten viimeisen reilun kymmenen vuoden aikana julkaistuissa vastuullisen tutkimuksen arvioinnin julistuksissa ja periaatteissa ehdotetaan ratkaistavan tutkimuksen arviointiin liittyviä haasteita, toisin sanoen mikä on vastuullisen tutkimuksen arvioinnin lupaus. Tutkimuksen arviointiin liittyviä haasteita tarkastellaan kolmen arviointiin keskeisesti liittyvän elementin kautta: arvioinnin konteksti, arviointikriteerit ja arvioinnissa käytetyt menetelmät. Haasteisiin ehdotetut ratkaisut määritellään käyttäen viittä kansainvälisesti tunnettua julkaisua: San Franciscon julistus tutkimuksen arvioinnista (nk. DORA-julistus), Leidenin manifesti, Metric Tide, Hongkongin periaatteet ja eurooppalainen sopimus tutkimuksen arvioinnin uudistamisesta. Näiden asiakirjojen voidaan katsoa vaikuttaneen eniten siihen, miten vastuullinen tutkimuksen arviointi ymmärretään, erityisesti Euroopassa. Väitöskirjassa tutkitaan myös, kuinka hyvin vastuullinen tutkimuksen arviointi lunastaa lupauksensa. Tätä tutkitaan tarkastelemalla vastuullisen tutkimuksen arvioinnin nykytilannetta: kuinka hyvin se ratkaisee tunnistettuja haasteita, ja kohtaako se vai luoko se jopa omia uusia haasteitaan. Tutkimuksen arviointiin liittyviä haasteita ja vastuullisen tutkimuksen arvioinnin nykytilannetta tarkastellaan tämän väitöskirjan osana julkaistujen artikkeleiden pohjalta. Artikkelit käydään läpi esimerkkitapauksina, jotka korostavat väitöskirjan yhteenvetoluvussa esiin nostettuja aiheita, ja niiden tuloksia käsitellään yhteenvetoluvun tutkimuskysymysten valossa. Tutkimus päätyy siihen, että vastuullisen tutkimuksen arvioinnin lupaus muodostuu sen pyrkimyksestä kattaa ja ratkaista ensimmäistä kertaa useita tutkimuksen arviointiin liittyviä tunnettuja haasteita sen sijaan, että niitä tarkasteltaisiin yksittäisten menetelmien, tieteenalojen tai käytäntöjen näkökulmasta. Vastuullisen tutkimuksen arvioinnin julistuksissa ja periaatteissa huomioidaan kaikki kolme tutkimuksen arvioinnin keskeistä elementtiä ja ehdotetaan ratkaisuja näihin haasteisiin. Kontekstiin ja kriteereihin liittyvien haasteiden osalta keskeinen ratkaisu on tutkimuksen ja tutkijoiden monimuotoisuuden tunnustaminen ja kunnioittaminen. Menetelmiin liittyvien haasteiden osalta keskeinen ratkaisu on laadullisen arvioinnin käyttäminen ensisijaisena menetelmänä vastuullisesti käytettyjen määrällisten menetelmien tukemana. Mitä tulee siihen, kuinka hyvin vastuullinen tutkimuksen arviointi lunastaa lupauksensa, tutkimuksessa osoitetaan, että se samanaikaisesti ratkaisee, kohtaa ja luo haasteita. Ratkaisee siinä mielessä, että sen esiin nostamat haasteet heijastavat hyvin tutkijoiden kokemuksia eri arviointitilanteista. Se kohtaa haasteita siinä mielessä, että joitakin haitallisia mutta vakiintuneita arviointikäytäntöjä ei voida ratkaista pelkästään vastuullisen tutkimuksen arvioinnin avulla. Ja se luo omia uusia haasteitaan siinä mielessä, että vastuullinen tutkimuksen arviointi vaatii uudistusta tutkimuksen vakiintuneisiin arviointitapoihin, mutta järjestelmä ei ole (vielä) kaikilta osin valmis tähän. Vastataksemme siihen, lunastaako vastuullinen tutkimuksen arviointi lupauksensa, tarvitaan lisää tutkimusta pidemmällä aikaperspektiivillä kuin tällä hetkellä on mahdollista. Sen käsittelemät haasteet ovat osuvia, mutta vastuullisempien arviointikäytäntöjen toteuttamiseksi tarvitaan vielä paljon yhteistyötä koko tutkimusyhteisön kesken. Suurimmat esteet vastuullisemmille arviointikäytännöille ovat syvälle tutkimuskulttuuriin juurtuneet vakiintuneet tavat: kapea ymmärrys laadusta ja vaikuttavuudesta sekä vielä kapeammat tavat arvioida niitä.
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 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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».