Prospective en sciences de la planète et de l’univers
Bibliographic record
Abstract
Lancer une prospective scientifique transverse à tout l’Institut national des sciences de l’Univers faisait partie des actions que je m’étais engagées à mener lorsque j’ai présenté ma candidature à la direction au printemps 2018. Ma conviction était, et est toujours, qu’un tel exercice de réflexion collective est primordial en interne à l’INSU pour développer la transversalité et éviter le cloisonnement des disciplines, au sein du CNRS pour renforcer interdisciplinarité et les liens avec les autres instituts, et vis-à-vis de nos partenaires pour partager les grands défis scientifiques et renforcer la stratégie nationale en sciences de l’Univers et de la planète. Si l’idée semble simple, la mise en oeuvre d’une telle prospective nationale pour la premièrefois s’est avérée complexe et je remercie Cyril Moulin d’avoir accepté de la coordonner avec constance et ténacité pendant 2 années : depuis son lancement, à l’occasion d’une réunion des directeurs et directrices d’OSU en octobre 2018, jusqu’au colloque de restitution en novembre 2020, et enfin en finalisant ce document. Comme vous l’imaginez, la crise sanitaire qui a frappé le monde début 2020 et les confinements successifs n’ont pas facilité ce travail basé sur des échanges et des ateliers dont quelques-uns n’ont pas pu se tenir en présentiel. Malgré l’ambition du projet et la complexité du contexte, force est de reconnaître que cette première prospective a été un succès, au-delà même de nos espérances initiales. Elle le doit en premier lieu à l’implication remarquable de vous toutes et tous, chercheurs, ingénieurs et techniciens de l’INSU et de nos partenaires, qui avez répondu présent pourorganiser et participer aux discussions et aux ateliers de chacun des défis identifiés. Je vous en remercie chaleureusement. Je tiens aussi à remercier tout particulièrement les directeurs et directrices des OSU qui ont depuis le début accompagné avec enthousiasme ce projet en animant les discussionsen interne pour faire remonter des défis, puis en organisant et en accueillant les ateliers nationaux de 2-3 jours au sein de leur structure. Ce furent des journées d’échanges denses et excitantes. Je remercie aussi chaleureusement les animateurs scientifiques qui ont construit avec ténacité et conviction le programme des ateliers, coordonné les discussions et synthétisé les échanges pour en tirer les questions prioritaires et proposer des actions à mettreen oeuvre pour renforcer la transversalité au sein de l’INSU et aborder les grands défis scientifiques à venir. Le présent document reprend, nous l’espérons, l’essentiel de foisonnante matière de ces échanges. Un grand merci aussi à l’équipe de direction de l’INSU au sein de laquelle l’enthousiasme et la motivation permanente ont été un grand soutien pour porter cette prospective. Chaque DAS a contribué à cette réussite, c’est ce qui fait aussi la force de notre institut. Mes remerciements vont aussi à la cellule de communication de l’INSU qui nous a permis de tenir un colloque final de grande qualité en virtuel. Je conclurai ces remerciements en saluant le soutien et l’implication des organismes partenaires de l’INSU qui ont accompagné cette prospective pendant les deux ans au sein du comité inter-organismes (CIO). Cet exercice dépassait le cadre de l’INSU et je leur suis infiniment reconnaissant d’y avoir pleinement participé. Cette prospective ouvre des perspectives communes qui, j’en suis persuadé, vont nous donner un cadre de collaboration renouvelé pour relever ensemble les défis qui nous attendent en sciences de la planète et de l’Univers.
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 | 0.013 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.013 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.015 |
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".