Pratiques et évaluations scientifiques à la loupe de la bibliométrie. Pistes et critères pour les sciences sociales. Recherches menées par Yves Gingras
Bibliographic record
Abstract
Yves Gingras, professeur a l’Universite du Quebec a Montreal (UQAM), a consacre une bonne part de ses travaux a la bibliometrie. En 1997, il a participe a la creation de l’Observatoire des sciences et des technologies (OST) et il occupe depuis 2005 la Chaire de recherche du Canada en histoire et sociologie des sciences. Titulaire d’une maitrise en physique et d’un doctorat en histoire et sociopolitique des sciences, il est passe par Harvard, le Massachussetts Institute of Technology (MIT), ou encore l’Ecole des Hautes Etudes en sciences sociales (EHESS). C’est dire si Yves Gingras connait bien les differents aspects de la recherche a la fois en sciences « exactes » et en sciences sociales, aussi bien en Amerique du Nord qu’en Europe. C’est a ce titre, qu’Yves Gingras est intervenu dans le debat sur l’evaluation des universites et des chercheurs. Il a en effet mene avec ses collaborateurs des recherches bibliometriques minutieuses, etayant des theses d’autant plus convaincantes qu’elles sont soutenues par des donnees rigoureusement etablies. Dans une premiere partie de cet article, nous presentons une synthese de ses positions concernant la question de l’evaluation. Dans la deuxieme partie, nous analysons plus specifiquement la question des usages de la bibliometrie appliquee notamment aux sciences sociales et humaines.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.182 | 0.417 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.031 | 0.047 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.035 | 0.023 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".