Les spécificités de la communauté francophone d'enseignant-chercheurs en Système d'information en termes de prestige des revues et de publications
Bibliographic record
Abstract
Face à ce qui est souvent présenté comme une crise d’identité du domaine des Systèmes d’information (SI) et en accord avec Hirsheim et Klein (2003), nous pensons qu’un panorama international des publications faisant ressortir les spécificités « locales » peut contribuer à une évolution favorable. A l’intérieur de la communauté francophone, une telle analyse est nécessaire pour évaluer les revues du domaine et leurs classements de manière à avoir une idée de la production des chercheurs francophones. Les processus de publication (où et comment ?) sont des composants fondamentaux de l’identité de cette communauté francophone, car ils reflètent ses systèmes de valeurs, ses paradigmes, ses pratiques culturelles, ses systèmes de valorisation, sa structure d’organisation et ses aspirations. Cet article analyse les résultats d’une étude scientométrique conduite sur les revues en Systèmes d’information, ciblant la communauté académique francophone. Sans surprise, Management Information Systems Quarterly (MISQ) qui est considérée comme la revue la plus prestigieuse dans la communauté mondiale des SI, apparaît également en tête dans la communauté francophone. Au-delà, cette étude nous permet d’identifier et classer les revues les plus prestigieuses aux yeux des auteurs francophones. Elle montre également la forte polarisation des chercheurs français qui, à la différence de leurs collègues québécois, publient massivement dans SIM ou plus particulièrement dans des revues ayant ou ayant eu des éditeurs en chef européens.
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 | 0.014 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".