Proximités épistémologiques et stratégies professionnelles
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse l’ensemble des qualifications aux fonctions de maître de conférences attribuées par le Conseil national des universités (CNU) entre 2005 et 2013 en effectuant deux types de traitement statistique. Le premier restitue un espace des relations entre disciplines sur la base des individus simultanément qualifiés par plusieurs sections du CNU. Le second rend compte du lien fort qui existe entre l’ouverture disciplinaire d’une section et les chances d’accès à un poste universitaire pour ses candidats. On soulève ainsi un enjeu important que les approches fondées sur la seule bibliométrie tendent à éluder : l’intrication des logiques académique et scientifique. Loin d’être aléatoire, la coqualification traduit à la fois des proximités épistémologiques et des stratégies d’insertion professionnelle. Dès lors, les déterminants sociaux qui favorisent, en amont, les dispositions à l’interdisciplinarité, et les logiques d’employabilité auxquelles elle semble répondre, en aval, permettent d’appréhender autrement les injonctions récentes à l’interdisciplinarité.
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 | 0.024 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 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".