Bibliographic record
Abstract
Tous les universitaires connaissent cette antienne : pour être un chercheur ou une chercheuse accomplie, il faut être « internationalisée ». Dans les universités et les organismes de recherche, plusieurs serviceset programmes promeuvent cette internationalisation, à laquelle les procédures d’évaluation accordent une place croissante, sans pour autant en donner une définition consensuelle. Faut-il donner la priorité aux circulations des individus entre pays, aux recherches sur des « cas » étrangers, ou encore aux publications dans des supports internationaux? Mais cette internationalisation ne tend-elle pas à renforcer l’hégémonie des recherches anglo-américaines – l’anglais devenant la lingua franca scientifique – au risque de délaisser l’étude de nos propres sociétés et de restreindre les échanges, pourtant de plus en plus encouragés,avec les acteurs et actrices non académiques ? Ce court texte propose d’éclairer quelques-uns de cesenjeux à partir d’une expérience personnelle d’internationalisation, encore peu fréquente dans les sciencessociales françaises : née et formée en France (jusqu’à un doctorat obtenu en 2008 à l’École normale supérieure et à l’École des hautes études en sciences sociales), j’ai été pendant quatre ans professeure adjointe au département de science politique de l’université Laval, dans la ville de Québec, au Canada. En 2014, je suis revenue en France en tant que maîtresse de conférences à l’université Rennes 2 tout en continuant à mener des recherches et à encadrer des doctorants outre-Atlantique. [Premières lignes]
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 | 0.015 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.044 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".