TEMPLATE DESIGN © Les impacts de la recherche scientifique: Comment les mesurer et maximiser Yassine GARGOURI 1 & Stevan HARNAD 1, 2 (1)Laboratoire Cognition & Communication (2) Chaire de recherche du Canada en sciences cognitives, UQAM Résumé La recherche scientifique est subventionnée par les fonds publiques afin de produire éventuellement les bénéfices au public. La recherche elle-même est souvent très spécialisée et les publications scientifiques sont adressées aux spécialistes dans lobjectif d'être utilisées dans d'autres recherches, pour éventuellement générer des applications et des bénéfices directs pour le public. Les bénéfices publics dérivent indirectement du progrès de la recherche elle-même. Une importante mesure de l'impact scientifique est ainsi le taux de citations: Dans quelle mesure est-ce que cette recherche a été utile et utilisée dans d'autres recherches? Lorsqu'une recherche est utilisée, elle est citée, et on peut compter ses citations. Les œuvres importantes sont plus citées. Nous démontrons que le taux de citations -- donc l'impact scientifique -- des publications scientifiques est beaucoup plus important pour les publications qui sont en « accès libre » (OA) ayant été rendu gratuitement disponible sur le web par leurs auteurs. Nous démontrons en plus que cet impact augmenté n'est pas dû à un biais de la part des auteurs, pour mettre en OA seulement les articles les plus forts, qui auraient en tous cas plus de citations. On démontre que même pour les universités où toutes les publications sont mises en OA suite à une politique obligatoire de mise en OA, l'augmentation d'impact est tout aussi importante que lorsque la mise en OA est facultative. Toutes les publications scientifiques devraient être mises en OA pour maximiser leur impact scientifique. Internet fournit aussi beaucoup de nouveaux indicateurs d'impact scientifique, des indicateur riches et divers, qui permettront de mieux suivre, analyser, naviguer et évaluer la production scientifique, d'identifier et de récompenser les recherches et les chercheurs les plus importants, et ainsi de maximiser le progrès scientifique et ses bénéfices à la société. Archivage Obligatoire Groupes darticles de comparaison: O M : Autoarchivés Mandatés Ø M : Non- Autoarchivés Mandatés, O N : Autoarchivés Non-Mandatés Ø N : Non- Autoarchivés Non-Mandatés Variable dépendante: Citations (0/1) Variables explicatives: OA : article en accès libre (1 ), sinon 0 M : auteur dune institution M (1) sinon (0) Age : âge de larticle (de 2002 à 2006) Auth_N : nombre de co-auteurs Ref_N : nombre de références que larticle cite IF : Facteur dImpact de la revue (de 0 à 30)? Sci : article classé dans Science (1) ou Sc. sociales (0) Page_N : nombre de pages de larticle USA : pays du premier auteur (USA 1, sinon 0) Review : article de revue(1) sinon (0) CERN : premier auteur de CERN (1 sinon 0) South : premier auteur de Southampton (1 sinon 0) Minho : premier auteur de Minho (1 sinon 0) Queens : premier auteur de Queensland (1 sinon 0) Age*OA : interaction entre Age et OA Étude réalisée sur des articles publiés par 4 institutions ayant imposé un mandat de dépôt obligatoire dans leurs archives institutionnelles: CERN, Southampton, Minho et Queensland. Lidée est de comparer le nombre de citations des articles mandatés (M) publiés entre 2002 et 2006 à ceux non-mandatés (N) publiés dans la même année/revue. (échantillon de articles). Régression Logistique Figure 1: Pourcentage de OA des articles (ISI) M et N Mesure de comparaison: Figure 2: Comparaisons entre différents groupes darticles M et N Figure 3: Les valeurs Exp(ß) de la régression logistique Régression Logistique par Facteur dImpact Figure 4: Nombre de citations moyens par âge pour OA vs NOA - Interaction significative entre Age et OA - Lavantage de citation des articles OA vs NOA est plus élevé pour des articles plus anciens. Même régression par interval de Facteur dImpact: IF_1 : 0 IF < IF_2 : IF < IF_3 : IF < IF_4 : IF < IF_5 : IF Figure 5: Les valeurs Exp(ß) de la régression logistique pour IF_1 Figure 6: Les valeurs Exp(ß) de la régression logistique pour IF_2 Figure 7: Les valeurs Exp(ß) de la régression logistique pour IF_3 Figure 8: Les valeurs Exp(ß) de la régression logistique pour IF_4 Figure 9: Les valeurs Exp(ß) de la régression logistique pour IF_5 Résultats Lavantage OA est significatif et indépendant même quand dautres variables explicatives sont contrôlées. Ces variables étant corrélées avec le nombre de citations, le fait que la corrélation indépendante et positive OA persiste est un résultat important. Lavantage OA est aussi important quand le dépôt est obligatoire que quand il ne lest pas. Cela montre que cet avantage nest totalement ni en grande partie attribué au biais de lauto-sélection des articles de haute qualité. Ce résultat nest pas attribué à un effet particulier dune institution mandatée puisque les institutions sont incluses dans la régression (en tant que variables explicatives). Le profile des résultats ne change pas quand CERN par exemple est enlevé. Cette étude montre que lavantage OA est plus grand pour les articles publiés dans des revues à haut Facteur dImpact et est aussi plus grand pour des intervalles élevés de citations des articles à lintérieur de chacun des niveaux des Facteurs dImpact des revues.