Biais sexistes dans l'attribution de financement – GIGA

Le projet GIGA exploite des micro-données provenant du programme de subventions EUROCORES 2001-2010 couvrant 10533 bénéficiaires dans tous les domaines scientifiques, 1642 propositions sommaires, 886 propositions complètes ainsi que 2246 évaluateurs externes assignés et 829 membres du panel dans 47 programmes. La qualité de la version originale des données n'est pas suffisante pour effectuer une analyse statistique robuste. Au cours de cette période de référence, l'équipe du projet GIGA s'est engagée dans un processus approfondi de nettoyage et d'harmonisation des données qui consiste en un nettoyage manuel des tableaux (par exemple, des informations démographiques et de proposition manquantes, des entrées mal orthographiées, etc.) et en ajoutant des informations de publication accessibles au public via bases de données externes (Web of Science). Les mesures suivantes ont été prises afin d'assurer l'intégrité, la validité et l'exactitude des données :

(i) Nettoyage des données pour les chercheurs principaux (PI) et les chefs de projet (PL) : les informations personnelles (statut universitaire, âge, sexe, affiliation) sont réimputées manuellement pour environ 50 % de l'échantillon d'origine, correspondant à environ 5 000 individus. Les informations sont extraites du Web.
(ii) Nettoyage des données pour les examinateurs et les membres du panel : comme pour le point (i), dans ce cas, nous comptons environ 2 200 personnes.
(iii) De la forme imprimée à la version électronique : une grande partie des informations sur les évaluations (c'est-à-dire les notes d'évaluation et les textes du programme EUROCORES de 2001 à 2005) sont stockées au format .pdf, ce qui correspond à environ 1 000 documents uniques. Ces documents doivent être convertis en format électronique (par exemple Excel) et harmonisés avec l'ensemble de données existant.
(iv) Données de publication pour les PI et les PL : les résultats scientifiques d'environ 10 500 individus sont extraits d'archives dédiées (Web of Science).
(v) Données de publication pour les examinateurs et les membres du panel : comme pour le point (iv), dans ce cas, nous comptons environ 3 000 personnes.
(vi) Toutes les données sont combinées et reformatées pour une analyse économétrique et neurolinguistique.
(vii) Une revue approfondie de la littérature est effectuée.

Les résultats principaux à ce stade sont publiés dans: Bianchini, Stefano;Llerena, Patrick; Ocalan-Ozel, Sila ; Ozel, Emre (2022) Gender diversity of research consortium contributes to funding decisions in a multi-stage grant peer-review process, in Nature - Humanities and Social Sciences Communications, 9/1, 1-10. www.nature.com/articles/s41599-022-01204-6
Extrait du résumé:
«Nous avons trouvé des évaluations systématiquement défavorables pour les consortiums avec une proportion plus élevée de CP féminins. Cet effet de genre était évident dans les résultats de l'évaluation des membres du panel et des examinateurs : les candidatures de consortiums avec une proportion plus élevée de femmes scientifiques ont moins bien réussi dans la sélection du panel et ont reçu des notes plus faibles de la part des examinateurs externes. Fait intéressant, nous avons trouvé un écart systématique entre le langage évaluatif des rapports d'examen écrits et les notes attribuées par les examinateurs qui va à l'encontre des consortiums avec une proportion plus élevée de participantes. Les évaluateurs n'ont pas perçu les femmes scientifiques comme étant moins compétentes dans leurs commentaires, mais ils étaient négativement sensibles à un ratio élevé de femmes au sein d'un consortium lors de la notation du projet de recherche proposé.«

Plusieurs travaux sont en cours:
- un papier portant un cadre conceptuel pour l'analyse des biais de genre
- une recherche sur les biais de genre lors de la constitution/composition des équipes répondant aux appels à projets.
De plus un workshop est prévu en mars 2023 pour finaliser les travaux.

1. Bianchini, Stefano;Llerena, Patrick; Ocalan-Ozel, Sila ; Ozel, Emre (2022) Gender diversity of research consortium contributes to funding decisions in a multi-stage grant peer-review process, in Nature - Humanities and Social Sciences Communications, 9/1, 1-10. www.nature.com/articles/s41599-022-01204-6
2. Ocalan-Ozel, Sila; Llerena Patrick (2021) Industry Collaborations of Research Teams: Are They Penalized or Rewarded in the Grant Evaluation Process? in Frontiers in Research Metrics and Analytics, 6. www.frontiersin.org/articles/10.3389/frma.2021.707278/full
3. Corsini, A., Pezzoni, M., Visentin, F. (2022) What makes a productive Ph.D. student? Research Policy 51, 104561. https ://doi.org/10.1016/j.respol.2022.104561
4. Ayoubi, C., Pezzoni, M., Visentin, F. (2021) Does It Pay to Do Novel Science? The Selectivity Patterns in Science Funding. Science and Public Policy scab031. doi.org/10.1093/scipol/scab031

L’équité entre les sexes est l’un des déterminants de la croissance économique, du développement social et du bien-être. C'était le cas du développement économique pendant la révolution industrielle; c'est probablement encore plus le cas dans l'économie de la connaissance, où le progrès scientifique est un élément clé du progrès humain.Il a été constaté que les femmes ont des salaires plus bas que les hommes et rencontrent de plus grandes difficultés pour obtenir une promotion et accéder aux ressources. Alors que les femmes participent de plus en plus à la science, elles ont encore du mal à réussir une carrière complète.
L’objectif général du projet GIGA est d’évaluer les biais sexistes dans le financement de la recherche par appel à projets. Ces subventions de recherche sont des ressources essentielles pouvant influer sur la productivité scientifique et le cheminement de carrière des chercheurs. De nos jours, la capacité de collecter des fonds devient un élément pour l’évaluation des performances des scientifiques, avec le nombre de publications. Dans ce contexte, l’accès aux subventions est crucial pour tout chercheur.
Au cours des dernières années, les organismes de financement et les décideurs politiques ont tenté d’élaborer des directives visant à promouvoir la participation des femmes scientifiques aux appels à projets. La raison de ces efforts est la préoccupation selon laquelle les femmes ont moins tendance à candidater et par conséquent à accéder à ces ressources financières. D'une part, une série de facteurs contextuels pourraient expliquer les différences de propension à candidater, telles que le contexte familial, la présence de modèles de rôles féminins et la diversité des réseaux. D'autre part, les causes de la sous-représentation féminine parmi les candidats peuvent être liées au processus d'attribution de subventions lui-même, c'est-à-dire au processus de sélection mené par les évaluateurs.
GIGA vise à explorer le processus de financement à travers toutes ses phases: la phase de candidature ainsi que la phase d'attribution. Lors de la phase de candidature, les chercheurs s’auto-sélectionnent pour participer aux appels à projet. Lors de la phase d'attribution, un comité d'experts sélectionne les projets qui méritent un soutien financier.
GIGA vise à acquérir de nouvelles connaissances sur l’impact du biais du genre sur les mécanismes de financement de la recherche au niveau des candidats et des évaluateurs (rapporteurs et panels), et à explorer le rôle joué par les autres facteurs (carrière, productivité scientifique, réseau et nouveauté) dans l'attribution de subventions.
Nous exploitons une base de données unique issue de la Fondation Européenne de la Science (ESF), qui contient des informations sur un vaste programme couvrant la période 2003-2014, à savoir le programme « EUROpean COllaborative RESearch Scheme » (EUROCORES). Le programme a encouragé les chercheurs à travailler en réseau et à collaborer à travers l’Europe. En tant que processus « bottom-up » de soutien aux projets de recherche collaboratif, le programme EUROCORES représente l’opportunité de révéler des biais «intrinsèques» dans l’attribution des financements, notamment les biais sexistes. La base de données comprend environ 1600 projets, plus de 10 000 candidats, environ 2 400 rapporteurs externes et plus de 300 membres de panels.
Nous exploiterons les informations à la fois quantitativement (en utilisant des méthodes économétriques pertinentes) et qualitativement (via des entretiens et une enquête). Nous espérons que le GIGA influencera les recherches en cours sur le genre en proposant une vision holistique, au-delà de la simple identification des biais sexistes dans l'attribution de fonds. Ce projet fournira un appui factuel aux organismes de financement et aux décideurs politiques pour concevoir des politiques visant à réduire les biais sexistes dans l’allocation de fonds.