CE38 - Révolution numérique : rapports au savoir et à la culture

Modélisation de l'incertitude en science – InSciM

Résumé de soumission

Alors que le monde subit de profondes transformations, la science est fortement sollicitée, comme dans le contexte des crises sanitaires (Covid-19), la réflexion et le dialogue sur le changement climatique, les transformations écologiques et énergétiques, la transformation monétaire, les questions humanitaires ou les crises géopolitiques. La perception de l'incertitude dans le discours scientifique est donc une question importante pour toutes les activités scientifiques.
L'incertitude est l'une des composantes des résultats de la recherche scientifique, qui est présente dans tous les domaines disciplinaires et qui fait partie intégrante du processus de recherche. En tant que modalité épistémique, l'incertitude s'exprime dans les publications sous forme d'hypothèses non vérifiées, de raisonnements abductifs ou d'intuitions des chercheurs. Ce projet vise à étudier l'incertitude en science par une modélisation ontologique et linguistique de cette notion à partir de jeux de données d'articles scientifiques dans différentes disciplines. Nous proposerons un modèle linguistique de l'expression de l'incertitude dans les articles scientifiques dans les grands domaines de la science, afin de proposer un outil d'identification et de classification de ces phénomènes dans différentes disciplines en Sciences Humaines et Sociales (SHS) et en Sciences, Technologie et Médecine (STM).
Sur le plan théorique, l'objectif final de ce projet est de concevoir une ontologie disciplinaire de l'incertitude et des manières dont elle est exprimée dans les publications, en tenant compte des différences disciplinaires : dans les sciences expérimentales, dans les sciences exactes, et dans les sciences humaines et sociales. Au niveau applicatif, des corpus de référence annotés - Gold Standards - seront construits et mis à la disposition de la communauté pour permettre l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond.
Les principales étapes de la méthodologie du projet comprennent : 1) la création de jeux de données d'articles scientifiques dans les différentes disciplines et leur annotation avec des expressions linguistiques ; 2) la construction d'une ontologie de l'incertitude en science ; 3) l'annotation, l'évaluation et la publication d'un jeu de données à grande échelle - Gold Standard ; 4) l'entraînement de modèles linguistiques pour le traitement de l'incertitude et la construction d'applications telles que des interfaces de recherche sémantique et de navigation textuelle avancée pour l'exploration de corpus scientifiques.
Les résultats de cette recherche auront des applications en épistémologie, mais aussi au niveau sociétal dans la gestion des crises. De plus, la compréhension de l'incertitude dans la science permettra un nouveau trialogue entre le monde politique, la société et le monde de la recherche scientifique sur la base d'une nouvelle approche notionnelle de l'incertitude.

Coordination du projet

Iana ATANASSOVA (CENTRE DE RECHERCHES INTERDISCIPLINAIRES ET TRANSCULTURELLES)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

Karlsruhe Institute of Technology / Research group Web Science
CRIT CENTRE DE RECHERCHES INTERDISCIPLINAIRES ET TRANSCULTURELLES

Aide de l'ANR 270 340 euros
Début et durée du projet scientifique : octobre 2021 - 42 Mois

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