WikiCite/2020 Virtual conference/Les régularités statistiques observées en IST : Le champ infométrique, un nouveau cadre d’observation des régularités d’usage


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Les régularités statistiques observées en IST : Le champ infométrique, un nouveau cadre d’observation des régularités d’usage edit

16:45 UTC

30min

Résumé edit

 
Les diapositives

Cette présentation aborde un des aspects les plus fascinants de l’infométrie : les régularités statistiques des processus de production et d’usage de l’information scientifique. En se fondant sur des travaux antérieurs, l’analyse proposée repose sur l’hypothèse que sous certaines conditions, les régularités statistiques observées peuvent être vues comme une conséquence d’autres régularités sous-jacentes et qui participent à leur stabilité dans le temps. Dans le modèle d’observation, la démonstration tient compte de l’accroissement et de l’obsolescence corollaire de l’information, spécifiques au champ scientifique. Elle permet de souligner la contribution de nature théorique de cet article qui repose sur un nouveau concept, le « champ infométrique d’usage », explicative des propriétés de régularités statistiques dans les processus d’usage de l’information scientifique.

Bio edit

Thierry Lafouge (Université Claude Bernard Lyon 1, France) est professeur en Sciences de l’Information et de la Communication à l’Université Claude Bernard Lyon 1 depuis 2003. Il est nommé professeur émérite à la même université en septembre 2017. Chercheur confirmé en scientométrie et informétrie depuis 1991, il s’intéresse à l’étude théorique et pratique des lois statistiques expliquant la production, la circulation et l’influence de l’information scientifique et technique, particulièrement celles de Lotka, Bradford et Zipf.

Références edit

  • Lafouge, T., & Boukacem-Zeghmouri, C. (2019). Le champ infométrique: un nouveau cadre d’observation des régularités d’usage de l’information scientifique. Etudes de communication, (2), 179-205. https://www.cairn.info/revue-etudes-de-communication-2019-2-page-179.htm.
  • Bador, P., & Lafouge, T. (2010). Comparative analysis between impact factor and h-index for pharmacology and psychiatry journals. Scientometrics, 84(1), 65-79. doi:10.1007/s11192-009-0058-2.
  • Lafouge, T., Michel, C., & Le Coadic, Y. F. (2002). Eléments de statistique et de mathématique de l'information: infométrie, bibliométrie, médiamétrie, scientométrie, muséométrie, webométrie: cours avec exemples et exercices corrigés. Presses de l'ENSSIB. ISBN 978-2-91022737-1
  • Lhen, J., Lafouge, T., Elsken, Y., Quoniam, L., & Dou, H. (1995). La" Statistique" des lois de Zipf. In 5ème Journées sur l'Information élaborée, 1995. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01904026/.
  • Lafouge, T. (2007). The source-item coverage of the exponential function. Journal of Informetrics, 1(1), 59-67. doi:10.1016/j.joi.2006.09.004.
  • Lafouge, T., & Boukacem, B. (2004). Applications des lois infométriques en science de l'Information: dualité, champ infométrique d'usage et de production. Informations, Savoirs, Décisions et Médiations [Informations, Sciences for Decisions Making], (17). https://archivesic.ccsd.cnrs.fr/sic_00001158.
  • Lafouge, T., & Laine-Cruzel, S. (1997). A new explanation of the geometric law in the case of library circulation data. Information Processing & Management, 33(4), 523-527. doi:10.1016/S0306-4573(96)00075-1.