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Points clés Le CD index (ou indice de consolidation-disruption) semble être un outil pour mesurer si une innovation scientifique ou technologique est disruptive, c'est-à-dire si elle bouleverse les paradigmes existants. La recherche suggère que cet indice analyse les citations pour voir si un nouvel article ou brevet détourne l'attention des travaux antérieurs, indiquant une rupture. Il existe des débats sur sa précision, notamment en raison de biais liés au nombre de citations, mais il est utile pour détecter des avancées majeures. Comprendre le CD index Le CD index, ou indice de consolidation-disruption, est une mesure développée pour évaluer si une nouvelle publication scientifique ou un brevet introduit une rupture dans le domaine, c'est-à-dire une innovation qui change fondamentalement la direction de la recherche ou de la technologie. Il est basé sur l'analyse des réseaux de citations : si les travaux ultérieurs citent beaucoup le nouvel article sans citer ses références, cela indique une disruption. À l'inverse, s'ils citent à la fois l'article et ses références, cela suggère une consolidation des connaissances existantes. Cet outil est particulièrement utile pour identifier des avancées majeures, comme de nouvelles théories en physique ou des technologies révolutionnaires comme l'iPhone. Limites et controverses Bien que prometteur, le CD index fait l'objet de discussions. Certains chercheurs soulignent des biais, par exemple si un article a peu de citations ou de références, ce qui peut fausser les résultats. Des variantes ont été proposées pour améliorer sa fiabilité, mais il reste un outil complémentaire, à utiliser avec d'autres indicateurs pour une évaluation complète. Exemples pratiques Imaginez un article qui propose une nouvelle théorie en biologie et que les recherches suivantes s'appuient sur cette théorie sans citer les travaux précédents : le CD index serait élevé, signalant une rupture. En revanche, un article améliorant une méthode existante et cité avec ses références aurait un indice bas, indiquant une consolidation. Note détaillée : Analyse approfondie du CD index pour détecter les ruptures en science et technologie Introduction Le CD index, ou indice de consolidation-disruption, est un outil bibliométrique développé pour évaluer l'impact disruptif des innovations scientifiques et technologiques. Introduit par Russell J. Funk et Jason Owen-Smith en 2017 dans leur article "A Dynamic Network Measure of Technological Change" (Management Science, 63(3), 791–817, DOI: 10.1287/mnsc.2015.2366), cet indice vise à quantifier si une nouvelle publication ou un brevet représente une rupture, c'est-à-dire une avancée qui modifie fondamentalement les paradigmes existants, ou s'il consolide les connaissances antérieures. Cette note explore en détail le fonctionnement, les applications, les limites et les controverses entourant cet indice, en s'appuyant sur des recherches récentes et des exemples concrets. Contexte et définition Le concept de rupture, ou disruptive innovation, a été popularisé par Clayton Christensen dans les années 1990, mais le CD index offre une approche quantitative pour l'identifier. Il s'agit d'une mesure basée sur les réseaux de citations, où l'on analyse comment un article focal (ou un brevet) influence les travaux ultérieurs. Selon Funk et Owen-Smith, une innovation disruptive est celle qui détourne l'attention des idées précédentes, tandis qu'une innovation consolidante renforce ou améliore les connaissances existantes. Des études récentes, comme celle de Park et al. (2023, Nature, 613(7942), 138–144, DOI: 10.1038/s41586-022-05543-x), ont utilisé le CD index pour analyser des millions de publications et de brevets, montrant une tendance à une diminution de la disruptivité au fil du temps, ce qui a suscité des débats sur l'évolution de la recherche scientifique. Méthodologie de calcul Le calcul du CD index repose sur l'analyse des citations dans un réseau. Voici les étapes principales, basées sur les travaux de Funk et Owen-Smith (2017) et leurs adaptations ultérieures : Identification des éléments clés : L'article focal (FP, pour focal paper) et ses références (les articles ou brevets qu'il cite). Les articles ou brevets qui citent l'article focal après sa publication. Catégorisation des citations : NB : Nombre d'articles citant à la fois l'article focal et au moins une de ses références. Cela indique une continuité, car ces articles relient l'article focal à son contexte historique. NF : Nombre d'articles citant exclusivement l'article focal, sans citer ses références. Cela indique une disruption, car ces articles ne s'appuient pas sur les travaux antérieurs cités par l'article focal. NR : Nombre d'articles citant les références de l'article focal, mais pas l'article focal lui-même. Formule simplifiée : Une version simplifiée, proposée par Wu et al. (2019, Nature, 566(7744), 378–382), est la suivante : \[ CD = \frac{NF - NB}{NF + NB + NR} \] Un score positif indique une disruption (l'article focal a détourné l'attention des références). Un score négatif ou proche de zéro indique une consolidation (l'article focal s'inscrit dans la continuité). Cependant, des chercheurs comme Bornmann et Tekles (2019, Scientometrics, 120(1), 331–336) ont souligné que le calcul peut être biaisé si l'article focal a peu de citations ou de références, recommandant un seuil minimal (par exemple, au moins 10 citations et références). Applications pour détecter les ruptures Le CD index est particulièrement utile pour identifier des ruptures dans la science et la technologie, car il capture l'impact d'une innovation sur les travaux ultérieurs. Par exemple : En science : Un article introduisant une nouvelle théorie en physique qui remet en question les fondements de la mécanique quantique pourrait avoir un CD index élevé si les recherches suivantes se concentrent sur cette théorie sans citer les travaux antérieurs, signalant une rupture paradigmatique. En technologie : Un brevet pour une technologie comme l'iPhone, qui a combiné des fonctionnalités existantes (téléphone, lecteur MP3, internet) de manière inédite, pourrait avoir un CD index élevé, car il a détourné l'attention des technologies mobiles précédentes. Des études comme celle de Wu et al. (2019) ont montré que les petites équipes tendent à produire des innovations plus disruptives, tandis que les grandes équipes se concentrent sur des améliorations consolidantes, ce qui illustre l'utilité du CD index pour analyser les dynamiques de l'innovation. Limites et controverses Malgré ses avantages, le CD index fait l'objet de critiques et de débats : Biais liés au nombre de citations : Comme mentionné par Bornmann et al. (2020, Quantitative Science Studies, 1, 1242–1259), le CD index peut être biaisé si l'article focal a peu de citations ou de références. Par exemple, des articles avec moins de 10 citations pourraient donner des résultats peu fiables, ce qui a conduit à des recommandations de seuils minimaux. Inflation des citations : Des études récentes, comme celle de Leibel et Bornmann (2024, Scientometrics, DOI: 10.1007/s11192-024-05134-9), ont montré que l'augmentation du nombre de références dans les articles au fil du temps peut fausser les scores de disruption, suggérant une diminution artificielle de la disruptivité. Multitude de variantes : Des chercheurs comme Leydesdorff et al. (2021, Professional de la Información, 30, e300121) ont proposé des révisions (comme le DI*, ou indice de disruption révisé) pour améliorer la robustesse théorique, ce qui reflète une controverse sur la meilleure méthode de calcul. Ces débats soulignent que, bien que le CD index soit un outil puissant, il doit être utilisé avec prudence et en complément d'autres indicateurs, comme le facteur d'impact ou l'indice h, pour une évaluation complète. Exemples concrets et études de cas Pour illustrer, considérons deux scénarios : Exemple de disruption : Un article publié en 2000 introduisant la technologie de l'ADN recombinant a un CD index élevé si, dans les cinq années suivantes, les articles citant cet article ne citent pas les travaux antérieurs sur la génétique classique, indiquant une rupture dans le domaine. Exemple de consolidation : Un article améliorant une méthode d'imagerie médicale existante, cité avec ses références, aurait un CD index bas, montrant qu'il s'inscrit dans la continuité des recherches précédentes. Des analyses à grande échelle, comme celle de Park et al. (2023), ont utilisé le CD index pour examiner 45 millions d'articles et 3,9 millions de brevets sur six décennies, révélant une diminution de la disruptivité moyenne, ce qui a suscité des discussions sur le ralentissement de l'innovation scientifique. Tableaux pour une meilleure compréhension | Type d'innovation | Caractéristiques du CD index | Exemple | |-----------------------|-----------------------------------|---------------------------------------| | Disruption (rupture) | Score positif, citations focales sans références | Nouvelle théorie en physique remettant en cause les paradigmes existants | | Consolidation | Score négatif ou faible, citations incluant références | Amélioration d'une méthode d'imagerie médicale existante | | Avantages du CD index | Limites | |-----------------------------------------------|--------------------------------------------------| | Identifie les ruptures paradigmatiques | Biais possible avec peu de citations/références | | Applicable à grande échelle (millions de données) | Sensible à l'inflation des citations | | Utile pour analyser tendances à long terme | Nécessite des bases de données bibliométriques robustes | Conclusion Le CD index est un outil précieux pour détecter les ruptures en science et technologie, en analysant comment une innovation influence les travaux ultérieurs via les réseaux de citations. Il permet d'identifier les avancées disruptives, comme de nouvelles théories ou technologies, mais ses limites, notamment les biais liés aux citations, nécessitent une utilisation prudente. Des recherches continues, comme celles de Leydesdorff et al. (2021) ou Leibel et Bornmann (2024), cherchent à améliorer sa fiabilité, rendant cet indice un sujet d'étude dynamique et essentiel pour comprendre l'évolution de l'innovation. Pour en savoir plus, consultez : Funk, R. J., & Owen-Smith, J. (2017). A Dynamic Network Measure of Technological Change Park, M., Leahey, E., & Funk, R. J. (2023). Papers and Patents Are Becoming Less Disruptive Over Time

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