Les remerciements et leurs fonctions dans le système de la reconnaissance scientifique
Bibliographic record
Abstract
Dans la communauté scientifique, le statut d’auteur est associé à la reconnaissance et à la crédibilité auprès des pairs puisque l’autorat constitue un facteur essentiel dans la prise de décisions pour l’embauche et la promotion d’un chercheur, ainsi que dans l’attribution de prix et de financement. Par ailleurs, dans les publications savantes, il est pratique courante de remercier les individus, institutions et organismes subventionnaires qui ont contribué de diverses façons aux travaux de recherche menant à la publication. Bien qu’ils puissent être considérés comme un simple acte de courtoisie, les remerciements peuvent également être perçus comme un marqueur de capital symbolique. Les remerciements permettent de souligner des contributions extrêmement variées, de nature cognitive, technique et sociale, mais qui ne satisfont généralement pas les critères d’autorat. En ce sens, les remerciements permettent de mieux comprendre le rôle des individus et des organisations qui ont contribué à la recherche. Dans ce contexte, notre recherche vise à décrire les fonctions des remerciements dans le système de la reconnaissance scientifique pour mieux comprendre leur valeur, du point de vue du crédit scientifique, ainsi qu’à explorer les facteurs qui peuvent influencer leurs caractéristiques dans le contexte des pratiques d’attribution du crédit scientifique. Notre étude s’intéresse d’abord à la distribution du crédit scientifique parmi l’ensemble des contributeurs d’un projet de recherche, soit les auteurs et les remerciés. L’analyse du nombre de contributeurs par article montre que les importantes différences disciplinaires traditionnellement observées en matière de collaboration sont grandement réduites lorsque les remerciés sont pris en compte. Nos analyses des caractéristiques des individus remerciés montrent que les disparités de genre, maintes fois démontrées en matière d’autorat, sont également présentes dans les remerciements où les femmes sont sous-représentées. De plus, les femmes ont tendance à remercier une proportion plus élevée de femmes que les hommes. En ce qui concerne le statut académique, nos résultats montrent que les individus remerciés qui ont déjà publié ont tendance à occuper une position plus élevée dans la hiérarchie académique que le reste des auteurs. Notre analyse comparative du contenu des remerciements souligne d’importantes tendances disciplinaires en matière de types de contributions remerciées. Nos résultats fournissent la première démonstration empirique à grande échelle des variations qui existent entre les disciplines dans le contenu des remerciements. Finalement, notre analyse qualitative des termes contenus dans les remerciements met en lumière trois fonctions principales des remerciements : la description des contributions, la déclaration des responsabilités, ainsi que l’expression de la voix de l’auteur.
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 | 0.016 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".