Bibliographic record
Abstract
Le discours sur l’innovation oriente la recherche scientifique médicale publique vers un développement technologique et économique à court terme. À ce titre, la médecine régénératrice est une thérapie innovatrice marquée par une logique d’accumulation spéculative qui porte à la fois sur les cellules humaines et sur la façon de mener la recherche. Or, une réorganisation de la recherche scientifique liée à une nouvelle conception économique de la science et de la technologie ainsi qu’un rôle différent attribué à l’État constituent le cadre institutionnel contemporain qui émerge à la fin des années 1970. Le changement induit par cette idée d’innovation et sur lequel s’attarde ce mémoire porte non pas sur l’usage ou la destination de la science, mais sur l’extension du raisonnement économique. Celui-ci ne survient pas à l’étape du développement, après que la recherche ait été effectuée en vertu du modèle de la « Big Science ». Au contraire, il remonte du marché pour s’installer très tôt au stade de la compréhension des mécanismes biologiques et dans un espace qui relève de la propriété collective : le laboratoire public. Le passage du caractère « exogène » à « endogène » de la recherche scientifique publique vis-à-vis de l’économie est au cœur d’une discussion sur l’hégémonie de la logique de marché.
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 | 0.033 | 0.093 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.008 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".