From science to technoscience, from researchers to technologists (the examples of the genopole of Evry, of the biopole of Laval (Quebec) and of the university of San Diego, California (USA))
Bibliographic record
Abstract
Depuis près de trente ans et avec une accélération croissante, l’autonomie de la science et la reconnaissance de sa singularité ne cessent d’être remises en question. L’établissement progressif de la technoscience modifie en profondeur les missions des universités, l’ethos de la communauté scientifique, les relations entre recherche et industrie. Cette thèse analyse le long processus de mutation qui caractérise la recherche au sein des économies occidentales en se centrant sur la problématique suivante : comment les nouvelles exigences politico-économiques transforment-elles le système de recherche français ? Quelles pratiques collaboratives promeuvent-elles entre les secteurs public et privé ? Quelles mutations affectent les pratiques de recherche de la communauté scientifique et quelles en sont les conséquences envisageables sur les orientations de la recherche scientifique ? Pour y répondre, nous étudions la manière dont le pilotage de la recherche s’est accentué au cours de la dernière décennie, depuis le développement progressif du new public management jusqu’aux dernières réformes : mise en place de la LOLF, création de l’ANR, systématisation de l’évaluation à la suite de la création de l’Aeres. Pour mieux comprendre les logiques en cours, trois terrains ont été étudiés : le campus universitaire de l’Université d’Evry Val d’Essonne ; celui de San Diego, au sein de l’Université de Californie ; le biopôle de Laval, au Canada. Cette thèse décrit la modification progressive de la gouvernance des structures de recherche et de leur organisation, en défendant l’idée que de l’identité de chercheur, la communauté scientifique acquiert progressivement celle de technologue.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.063 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".