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Réseaux

2013/1 (n° 177)

  • Pages : 284
  • Affiliation : Revue précédemment éditée par Lavoisier

    Revue soutenue par l'Institut des Sciences Humaines et Sociales du CNRS

    Numéros antérieurs disponibles sur www.persee.fr

  • ISBN : 9782707175489
  • DOI : 10.3917/res.177.0023
  • Éditeur : La Découverte

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Résumé

Français

Contre la vision d’une bibliométrie considérée comme un tout unifié et cohérent, cet article distingue trois composants majeurs des infrastructures informationnelles qui soutiennent l’évaluation de la recherche scientifique : les algorithmes, les jeux de données et les outils bibliométriques. En retraçant la genèse et le succès de certains de ces composants, de 1960 à nos jours, les auteurs identifient plusieurs configurations dans lesquelles s’articulent de manière différentielle la position des producteurs de jeux de données, la cible privilégiée des algorithmes et la forme des outils bibliométriques. Cette histoire montre des croisements répétés entre bibliométrie et webométrie, et rappelle que toute évaluation s’appuie nécessairement sur une définition des pairs jugés pertinents.

English

The manufacturing of scientific evaluationAlgorithms, datasets and bibliometric toolsIn contrast with the image of bibliometrics as a unified and coherent whole, this article identifies three major components of information infrastructures that support the evaluation of scientific research: algorithms, datasets, and bibliometric tools. Tracing the genesis and success of some of these components, from 1960 to the present day, the authors identify several configurations which differentially articulate the position of dataset producers, the target of algorithms, and the form of bibliometric tools. This diachronic narrative shows repeated encounters between bibliometrics and webometrics and highlights the fact that any assessment is necessarily based on a definition of relevant peers.

Plan de l'article

  1. De l’analyse des citations au Journal of citation reports
    1. Aux sources de l’algorithme : montrer l’influence par les citations
    2. Faire des données bibliographiques une entreprise rentable : la genèse de l’Institute for Scientific Information
    3. Un outil bibliométrique à succès : le Journal of Citation Reports
  2. L’entrée en scène d’autres producteurs
    1. Scopus d’Elsevier : de l’édition scientifique au jeu de données bibliographiques
    2. Google Scholar : du moteur de recherche au moteur pour la recherche
  3. Le succès de « nouveaux » algorithmes
    1. De l’influence weight au PageRank bibliométrique : une citation ne vaut pas une citation
    2. Le h-index : mesurer des auteurs à l’aide de citations
  4. Vers des outils alternatifs
    1. RePEc : construire un producteur décentralisé de données disciplinaires
    2. Altmetrics : proposer un panier de mesures sur les articles
  5. Conclusion

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