Compétition, Interdisciplinarité et Équipes dans la Science

Competition, Interdisciplinarity and Teams in Science

• Auteur / Autrice : François Maublanc
• Direction : Nicolas Carayol, Sébastien Rouillon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 13/12/2018
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Entreprise, économie, société (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupe de recherche en économie théorique et appliquée (Pessac, Gironde ; 2007-2021)
• Jury : Président / Présidente : Francis Bloch
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Francis Bloch, Luis C. Corchón, Pierre Mohnen
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Luis C. Corchón, Pierre Mohnen

Mots clés

Mots clés contrôlés

Compétition (psychologie)

Interdisciplinarité

Recherche -- Travail de groupe

Mots clés libres

Compétition

Interdisciplinarité

Equipes

Science

Contest

Competition

Interdisciplinarity

Teams

Science

Contest

Résumé

La taille moyenne des équipes de recherche n’a cessé d’augmenter depuis plusieurs décennies pour l’ensemble des disciplines et quel que soit le pays considéré. Par exemple, l’étude d’Adams (2004) sur les articles publiés par au moins une université américaine entre 1981 et 1999 montre que le nombre d’auteurs moyen par publication a été constamment croissant passant de 2,8 à plus de 4,2. Les chercheurs ont tenté d’apporter des explications à cette observation. La complexité de plus en plus importante de la science a été une des premières idées développées : en effet, on a assisté à une augmentation du stock de connaissances et de nouveaux domaines de recherche, notamment multidisciplinaires, sont apparus. Mais cette hausse de la taille moyenne des équipes pourrait avoir d’autres origines : une concurrence plus forte entre les scientifiques les conduirait à se regrouper pour échapper à la compétition. Ce débat s’est peu à peu porté sur les causes, les avantages, les inconvénients et les conséquences de la collaboration scientifique. Les chercheurs ont essayé d’évaluer l’impact de cette dernière sur plusieurs variables comme leur productivité, la qualité de leurs articles ou encore leur nombre de publications, avec des résultats souvent différents d’une étude à l’autre. Dans cette thèse, deux questions majeures seront abordées : comment se forment les équipes de recherche et comment fonctionnent-elles ? Pour y répondre, nous formulerons tout d’abord une modélisation microéconomique sous la forme d’un jeu en deux étapes visant à expliquer les conséquences de la coopération sur la production scientifique et la constitution des groupes de recherche. Nous essaierons ensuite de déterminer de manière empirique les différents facteurs expliquant la formation des équipes en exploitant une base de données de l’OST portant sur l’ensemble des articles de toutes les institutions académiques mondiales depuis plusieurs décennies. Nous analyserons également les publications des universités de Bordeaux pour tenter de comprendre à tous les niveaux la formation et le fonctionnement des équipes notamment à l’échelle de chaque chercheur et de chaque laboratoire.

This thesis aims at understanding the increasing complexity of research projects as one of the possible explanations for the fall in researchers’ productivity observed over decades. We conceptualize a research project as an idea and a team of researchers. Each idea is associated to a given knowledge production function that we suppose of the CES-form. Production factors are sub-team efforts, each one in a distinct field of expertise. We theoretically show that, at equilibrium, team outcome depends negatively on a synthetic index which characterizes its knowledge production function that we call disciplinary complexity of the research project. Though this index and its components are typically not observable in the data, we show that it is tied to the Hill index of factor contributions to the output, a standard interdisciplinary measurement in our application. This offers an opportunity to test empirically the increasing disciplinary complexity over time of research as an explanation of its decreasing productivity. We confirm those predictions on an original dataset of nearly four hundred thousand research projects over the period 1999-2013.