Quand on fait de la recherche, on publie ses résultats dans des revues spécialisées. Pour arriver au terme d’une publication, c’est souvent un long chemin. Celui-ci débute avec un projet de recherche (pour lequel il faut souvent trouver l’argent par soi-même), la réalisation des travaux, l’écriture du manuscrit, la soumission auprès d’un éditeur, la phase de peer review, les corrections, la resoumission … bref c’est souvent une histoire de plusieurs années. Ces publications sont très importantes pour les chercheurs et enseignants-chercheurs car elles constituent l’élément principal de mesure de sa productivité. Ces données sont utilisées pour faire l’évaluation du chercheur, de son équipe, de son laboratoire. Pour le chercheur, c’est un élément déterminant pour son évolution de carrière, en prise directe avec l’évolution du salaire et de statut social dans son environnement. Depuis peu, l’AERES a mis en place des catégories de produisants et de non-produisants (lire ici pour le détail). Inutile de dire qu’il ne fait pas bon d’être dans la catégorie des non-produisants.

Depuis quelques années, on ressent une pression accrue pour publier dans les revues à fort facteur d’impact. Les lecteurs non-initiés à la notion de facteur d’impact sont invités à se rendre sur la page de wikipédia (ici) qui explique assez bien ce que c’est, comment c’est calculé et les critiques associées à ce chiffre. Pour faire court, le facteur d’impact est une mesure de l’importance d’une revue. Ce facteur d’impact des revues  est utilisé pour les classer, avec un schéma assez simple (pour ne pas dire simpliste) : plus son facteur d’impact est élevé, meilleure est la revue. Il est maintenant utilisé comme élément quantitatif d’évaluation des chercheurs et des unités de recherche.

Un autre paramètre mis en avant par les éditeurs est le taux de rejets de manuscrits (rejection rate en anglais). Le principe est simple lui aussi : plus le taux de rejet est élevé, plus la revue est sélective, donc meilleurs sont les articles qui sont publiés (donc meilleure est la revue).

En toute logique, ces deux "critères de qualité" devraient être corrélés. C’est ce qu’on va examiner aujourd’hui avec quelques exemples extraits de différents champs disciplinaires.

Le premier exemple concerne la science environnementale-écologie (courbe ci-dessous). On peut voir assez clairement une corrélation positive qui se dessine, plus le facteur d’impact est élevé, plus le taux de rejet des manuscrits est élevé (source ici).

La seconde courbe (ci-dessous) rassemble des données issues de proceedings de conférence, dans le domaine de l’informatique (si j’ai bien compris). Cette fois, c’est le taux d’acceptation qui est tracé en fonction du facteur d’impact. Objectivement, j’ai du mal à visualiser une corrélation entre ces deux paramètres. Source ici.

Le dernier exemple rassemble des revues sur les sciences de l’atmosphère. Sur la courbe, le facteur d’impact est tracé en fonction du taux de rejet. Source ici. Là encore, je n’arrive pas à voir de corrélation entre les deux paramètres.

Je trouve que ces courbes sont surprenantes, car mise à part la première où on peut voir une légère corrélation positive, les deux autres ne montrent aucune tendance claire. Il m’aurait semblé logique que plus le facteur d’impact est grand, plus le journal est attractif, donc sélectif (donc un taux de rejet important) …

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A propos de la bibliométrie, on pourra lire ou relire "Journal of Universal rejection", "faut-il publier seul ou avec des collaborateurs ?", "Est-il préférable d’écrire plusieurs papiers courts ou bien un seul papier long ?", "évaluation qualitative ou quantitative ?", "calculer son h-index: quelle base de données choisir ?" et surtout n’oubliez pas qu’un usage abusif des indicateurs bibliométriques et dangereux pour la santé !

Les chroniques du h-index: Albert Einstein, Jacques Benveniste, Jorge HirschProfesseur TournesolPiotr Chomczynskimon collègue de bureauSolomon Snyder,   la France, Grigori Perelman, Claude Allègre, le boson de Higgs, Ike Antkare.

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