Évaluer la recherche dans une section universitaire interdisciplinaire : les effets de la conversion bibliométrique au sein des Sciences et Techniques des Activités Physiques et Sportives (STAPS)
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse à la question sensible de l’évaluation de la recherche au sein d’une section (les STAPS) dont le caractère fondamentalement interdisciplinaire fait cohabiter des pratiques et cultures scientifiques plurielles. En focalisant notre propos sur la question de la valeur accordée aux publications d’articles dans des revues scientifiques, nous entendons mettre en évidence les effets induits par une double évolution récente : la disparition de la liste AERES de revues pour les STAPS, combinée à la priorité désormais accordée à la bibliométrie d’impact. Un examen factuel des effets générés pour les revues qui figuraient, jusqu’en 2017, dans la liste en question conduit à un constat alarmant. La bibliométrie d’impact maltraite en effet les revues de sciences sociales, et notamment les titres francophones. Établi de longue date et dans divers contextes nationaux, ce constat est à l’origine de recommandations très claires, dans de nombreux pays (France, Angleterre, Pays-Bas, Norvège, Canada, Suisse, Allemagne, etc.), destinées à garantir une évaluation adaptée aux SHS et respectueuse de leurs spécificités. À cet égard, le virage bibliométrique opéré en STAPS s’inscrit a contrario d’une tendance lourde observée aux niveaux national et international, tout en mettant en péril le caractère interdisciplinaire de la section.
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 | 0.106 | 0.275 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.021 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.005 |
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".