Modélisation du système complexe de la publication scientifique

par Michail Kovanis

Thèse de doctorat en Épidémiologie

Sous la direction de Raphaël Porcher.

Soutenue le 02-10-2017

à Sorbonne Paris Cité , dans le cadre de École doctorale Santé publique : épidémiologie et sciences de l'information biomédicale (Paris) , en partenariat avec Université Paris Descartes (établissement de préparation) et de Centre de Recherche Épidémiologie et Statistique Sorbonne Paris Cité / CRESS (U1153 / UMR_A 1125) (laboratoire) .

Le président du jury était Dominique Costagliola.

Le jury était composé de Raphaël Porcher, Dominique Costagliola, Geneviève Chêne, Didier Torny, Philippe Ravaud.

Les rapporteurs étaient Geneviève Chêne, Didier Torny.


  • Résumé

    Le système d’évaluation par les pairs est le gold standard de la publication scientifique. Ce système a deux objectifs: d’une part filtrer les articles scientifiques erronés ou non pertinents et d’autre part améliorer la qualité de ceux jugés dignes de publication. Le rôle des revues scientifiques et des rédacteurs en chef est de veiller à ce que des connaissances scientifiques valides soient diffusées auprès des scientifiques concernés et du public. Cependant, le système d’évaluation par les pairs a récemment été critiqué comme étant intenable sur le long terme, inefficace et cause de délais de publication des résultats scientifiques. Dans ce projet de doctorat, j’ai utilisé une modélisation par systèmes complexes pour étudier le comportement macroscopique des systèmes de publication et d’évaluation par les pairs. Dans un premier projet, j’ai modélisé des données empiriques provenant de diverses sources comme Pubmed et Publons pour évaluer la viabilité du système. Je montre que l’offre dépasse de 15% à 249% la demande d’évaluation par les pairs et, par conséquent, le système est durable en termes de volume. Cependant, 20% des chercheurs effectuent 69% à 94% des revues d’articles, ce qui souligne un déséquilibre significatif en termes d’efforts de la communauté scientifique. Les résultats ont permis de réfuter la croyance largement répandue selon laquelle la demande d’évaluation par les pairs dépasse largement l’offre mais ont montré que la majorité des chercheurs ne contribue pas réellement au processus. Dans mon deuxième projet, j’ai développé un modèle par agents à grande échelle qui imite le comportement du système classique d’évaluation par les pairs, et que j’ai calibré avec des données empiriques du domaine biomédical. En utilisant ce modèle comme base pour mon troisième projet, j’ai modélisé cinq systèmes alternatifs d’évaluation par les pairs et évalué leurs performances par rapport au système conventionnel en termes d’efficacité de la revue, de temps passé à évaluer des manuscrits et de diffusion de l’information scientifique. Dans mes simulations, les deux systèmes alternatifs dans lesquels les scientifiques partagent les commentaires sur leurs manuscrits rejetés avec les éditeurs du prochain journal auquel ils les soumettent ont des performances similaires au système classique en termes d’efficacité de la revue. Le temps total consacré par la communauté scientifique à l’évaluation des articles est cependant réduit d’environ 63%. En ce qui concerne la dissémination scientifique, le temps total de la première soumission jusqu’à la publication est diminué d’environ 47% et ces systèmes permettent de diffuser entre 10% et 36% plus d’informations scientifiques que le système conventionnel. Enfin, le modèle par agents développé peut être utilisé pour simuler d’autres systèmes d’évaluation par les pairs ou des interventions, pour ainsi déterminer les interventions ou modifications les plus prometteuses qui pourraient être ensuite testées par des études expérimentales en vie réelle.

  • Titre traduit

    Modeling the complex system of scientific publication


  • Résumé

    The peer-review system is undoubtedly the gold standard of scientific publication. Peer review serves a two-fold purpose; to screen out of publication articles containing incorrect or irrelevant science and to improve the quality of the ones deemed suitable for publication. Moreover, the role of the scientific journals and editors is to ensure that valid scientific knowledge is disseminated to the appropriate target group of scientists and to the public. However, the peer review system has recently been criticized, in that it is unsustainable, inefficient and slows down publication. In this PhD thesis, I used complex-systems modeling to study the macroscopic behavior of the scientific publication and peer-review systems. In my first project, I modeled empirical data from various sources, such as Pubmed and Publons, to assess the sustainability of the system. I showed that the potential supply has been exceeding the demand for peer review by 15% to 249% and thus, the system is sustainable in terms of volume. However, 20% of researchers have been performing 69% to 94% of the annual reviews, which emphasizes a significant imbalance in terms of effort by the scientific community. The results provided evidence contrary to the widely-adopted, but untested belief, that the demand for peer review over-exceeds the supply, and they indicated that the majority of researchers do not contribute to the process. In my second project, I developed a large-scale agent-based model, which mimicked the behavior of the conventional peer-review system. This model was calibrated with empirical data from the biomedical domain. Using this model as a base for my third project, I developed and assessed the performance of five alternative peer-review systems by measuring peer-review efficiency, reviewer effort and scientific dissemination as compared to the conventional system. In my simulations, two alternative systems, in which scientists shared past reviews of their rejected manuscripts with the editors of the next journal to which they submitted, performed equally or sometimes better in terms of peer-review efficiency. They also each reduced the overall reviewer effort by ~63%. In terms of scientific dissemination, they decreased the median time from first submission until publication by ~47% and diffused on average 10% to 36% more scientific information (i.e., manuscript intrinsic quality x journal impact factor) than the conventional system. Finally, my agent-based model may be an approach to simulate alternative peer-review systems (or interventions), find those that are the most promising and aid decisions about which systems may be introduced into real-world trials.


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