Les conditions d’émergence des « conflits d’intérêts » dans le champ universitaire
Bibliographic record
Abstract
L’intensification récente des relations entre les acteurs du champ universitaire et ceux du monde industriel a amené une montée en visibilité des questions qui touchent les conflits d’intérêts. Pratiquement toujours entendue comme une catégorie intemporelle et universelle, la notion de « conflit d’intérêts » a cependant une genèse historique et des conditions sociales d’émergence. À travers plusieurs exemples canadiens et américains du vingtième siècle, cet article montre comment émergent les conflits d’intérêts dans le champ universitaire. Alors qu’aujourd’hui ces exemples seraient probablement perçus et dénoncés comme des cas flagrants de conflits d’intérêts, cela ne semble pas avoir été le cas à l’époque. En fait, le « conflit d’intérêts » suppose d’abord l’existence d’intérêts en conflits, eux-mêmes portés par des agents qui ont intérêt à percevoir, et parfois même à générer, ces conflits.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.000 |
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 teacher head, 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".