Bibliographic record
Abstract
Nicolas BOURGUINAT Au départ, il n'y avait guère qu'un jeu de mots inspiré par le titre de la célèbre série télévisée CSI (Crime Scene Investigation, dite en version française Les Experts) et par les sous-entendus du mot « expertise » lorsqu'il est associé à la féminité.Nous réclamons l'indulgence car malgré ce début un peu hasardeux, nous savions dès l'origine qu'en réalité il allait s'agir d'un sujet d'une redoutable complexité.L'aspiration à une égalité réelle des hommes et des femmes suscite des débats de société qui ne cessent de nous solliciter depuis de nombreuses années.Ils ont eu parfois des retombées importantes, relativement par exemple à la parité, ils ont permis de lever des tabous et de mettre fin à certaines crispations.Pourtant, les enquêtes statistiques démontrent toujours l'existence d'un « plafond de verre » empêchant les femmes d'accéder à la pleine reconnaissance de leurs talents, dans les appareils politiques ou bien, de façon encore plus évidente, dans les entreprises privées.Et si l'on s'en tient juste au domaine de la science et de la culture, nous sommes bien placés pour savoir qu'on en demeure souvent au niveau des pieuses intentions.Dans les instances universitaires, malgré les discours progressistes qui semblent faire consensus, se dissimulent parfois des pratiques discriminatoires et de sordides rapports de subordination 1 .Et même dans cet univers en apparence favorisé, les préjugés attachés aux femmes qui prétendent faire valider une expertise et imposer une autorité dans le domaine de la connaissance sont très loin d'avoir disparu 2 . 1 On se souvient peut-être qu'en 2010, un ancien président de l'agence nationale d'évaluation avait balayé d'un revers de main les critiques portant sur l'insuffisante représentation des femmes dans sa structure en déclarant que, du fait de leurs responsabilités familiales, elles « n'avaient pas de temps à consacrer » à de telles missions.Par ailleurs, pour balayer devant notre porte et prendre l'exemple de l'Université de Strasbourg, soulignons que l'équipe dirigeante actuelle ne compte que quatre femmes, parmi les dix-sept vice-présidents qui la composent.2 Je n'oublierai jamais pour ma part certaines choses vues et entendues à l'Université, où il y a encore quinze ans, la femme accédant au statut de professeur était, sinon suspecte en soi, du moins aisément suspectable -on ne sait trop de quoi, d'ailleurs : d'ambition ?de volonté de revanche ?de dénaturation de son sexe ?-comme si l'on s'était trouvé transporté en plein XIX e siècle au temps où l'on fustigeait les « bas-bleus ».Ces idées reçues s'affichent aujourd'hui moins ouvertement, mais je suis convaincu qu'elles ne sont nullement éteintes.
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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 | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.887 | 0.760 |
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".