L'emprise du champ scientifique sur le champ universitaire et ses effets
Bibliographic record
Abstract
Résumé Depuis une quinzaine d’années, plusieurs travaux ont porté sur les transformations du champ universitaire et de ses relations avec le champ économique. Les accords de Bologne en Europe et la réforme dite « LMD » (Licence – Master – Doctorat) ont aussi fait l’objet de nombreuses discussions. Aux États-Unis comme au Canada, des voix critiques ont dénoncé la mainmise du « marché » sur la formation universitaire (en particulier les programmes de doctorat) et appréhendé un déclin de l’autonomie de la recherche universitaire dite « fondamentale » ou « désintéressée ». Cet article vise à montrer que les différentes prises de position dans ce débat sur la réforme des études supérieures ne peuvent se comprendre que si l’on observe qu’ils sont le plus souvent implicitement fondés sur une confusion de la logique du champ universitaire avec celle du champ scientifique. Les tentatives récentes de transformation des programmes universitaires et l’orientation professionnelle des étudiants formés à la recherche correspondent en fait à une autonomisation accrue du champ universitaire par rapport au champ scientifique. On assiste ainsi au déclin du quasi-monopole du champ scientifique sur le champ universitaire en matière de définition des programmes légitimes de formation aux 2 e et 3 e cycles.
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 | 0.011 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.004 |
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".