# Utilisation des indicateurs altmétriques et bibliometriques pour mesurer la productivité scientifique dans les domaines des sciences de la vie et de la terre : étude de cas en Haïti

Magline Alexis, Jasmine Césars

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Magline Alexis, Jasmine Césars. Utilisation des indicateurs altmétriques et bibliometriques pour mesurer la productivité scientifique dans les domaines des sciences de la vie et de la terre : étude de cas en Haïti. Evens Emmanuel et Ketty Balthazard-Accou (Eds). COVID-19, Santé-Environnement, Productivité Scientifique : Regards sur la période du confinement à l'Université Quisqueya, 2021. hal-04997923

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# Utilisation des indicateurs altmétriques et bibliometriques pour mesurer la productivité scientifique dans les domaines des sciences de la vie et de la terre : étude de cas en Haïti

## Magline Alexis¹,² et Jasmine Césars²

Université Quisqueya, Faculté des Sciences, de Génie et d'Architecture (FSGA), Port-au-Prince, Haïti
Université Quisqueya, Équipe de recherche sur l'Économie et la Gestion de la Connaissance (EREGEC),
Port-au-Prince, Haïti

## Résumé

L'objectif de cette étude était de réaliser, à partir de certains indicateurs bibliométriques et altimétriques, une évaluation sommaire de la productivité scientifique des chercheurs de l'Université Quisqueya dans 3 domaines: agronomie, environnement et santé. Un cadre expérimental a été conçu et mis en œuvre sur la base des informations quantitatives disponibles sur le réseau social académique ResearchGate, et sur SCOPUS et Google scholar, sur un total des 12731 citations énumérées pour l'Université Quisqueya au 31 décembre 2020, 19% étaient pour l'environnement, 19.3% étaient pour santé, 59.9% pour l'agronomie et 1.8% pour les autres secteurs. Tous les secteurs ont enregistré une augmentation significative pour l'indicateur almétric score RG et pour les deux indicateurs bibliométriques: nombre de citations et H-index. Les données receuillies ont été analysées à l'aide des logiciels XLSTAT et R. Le Kolmogorov-Smirnov test de normalité a été appliqué pour chacun des indicateurs. La corrélation de rang de Pearson a été utilisée pour calculer les corrélations entre l'indicateur altmétrique (RG-Score) de ResearchGate et la bibliométriques indicateurs (citation et H-index) de Google Scholar et Scopus. Une importante corrélation positive de α =0,918 a été observée entre le nombre de citations sur ResearchGate et sur Google Scholar, un résultat dans le même sens (α=0,991) est également observé entre le nombre de citations sur ResearchGate et sur Scopus. Ces corrélations nous permettent de conclure que les travaux de ces chercheurs ont été cités dans des publications publiées dans des revues référencées dans le Web of Science par un taux dépassant 90%.

**Mots clés:** Production scientifique, Altmétriques, Bibliométriques, indice-H, ResearchGate, RG score.

## Introduction

Au cours des dernières décennies, le monde de la production de connaissances s'est retrouvé en une dynamique de concurrence croissante entre chercheurs, universités et revues scientifiques pour obtenir classements les plus élevés (Rey, 2009). En effet, la visibilité et l'impact de la production scientifique des universités sont désormais mesurés par les méthodes scientifiques de la scientométrie - les outils d'évaluation statistique
des résultats de la recherche (Repanovici, 2010). Dans ce processus, la bibliométrie est devenue l'un des instruments fondamentaux pour mesurer non seulement la performance, mais aussi la visibilité internationale des universités. Les bibliométriciens se sont donc habitué à définir la productivité de la recherche universitaire comme un nombre de publications par chercheur, en la distinguant de l'impact, qu'ils mesurent par les citations (Abramo et al. 2009).

On suppose que la publication est une trace essentielle de l'activité scientifique et que la « notoriété », le fait d'être cité, est un indicateur de « l'influence ». Qui cite qui, qui est cité par qui et combien de fois ; ainsi, on calcule un « facteur d'impact » d'un auteur ou d'un groupe d'auteurs, un laboratoire, une institution, etc (Coutrot, 2008). L'analyse de ces données Revue scientifique Européenne ISSN :1857 – 7881 (Imprimé)– ISSN 1857 – 7431 met en évidence un phénomène de croissance des collaborations qui favorise à la fois l'internationalisation et la densification des réseaux nationaux et locaux, au détriment des publications sans collaboration, pour toutes les disciplines (Maisonobe, 2016).

L'expansion internationale de la citation d'article à comité de lecture, un outil pour mesurer la productivité scientifique, a conduit au développement de plusieurs d'autres indicateurs pour évaluer l'impact d'un article. En plus de l'indice H (Hirsch, 2005), la bibliométrie classique a ensuite acquis d'autres outils d'évaluation, tel que le facteur d'impact de la revue (Garfield, 1994), et l'indice altmétrique d'article (Roemer et Borchardt, 2012).

Par ailleurs, dans plusieurs pays industrialisés, le souci de l'évaluation est devenu le leitmotiv du discours régissant l'enseignement supérieur et recherche (Charle, 2009). Dans les pays du Sud, l'évaluation de la recherche se fait le plus souvent selon une logique fondée sur la façon dont la science et le pouvoir se réunissent. Gaillard et Schlemmer, (1996) ont rapporté que dans les deux aux États-Unis et au Sud, les sources de financement ont un certain effet qui fausse les choix que les chercheurs auraient faits spontanément en termes de recherche prioritaire, selon une logique et une approche spécifiquement scientifique.

En Haïti, le processus d'évaluation de la recherche à travers les résultats des projets financés par le gouvernement ou par la coopération internationale, n'a pas encore été systématiquement mis en place au sein du système universitaire. La notion de mesure de la productivité scientifique à l'aide de la bibliométrie et/ou de l'altmétrie indicateurs, peut être considéré comme sur une autorégulation que les chercheurs ont imposé pour répondre aux nouvelles exigences internationales, en s'appuyant sur la dynamique actuelle des réseaux sociaux académiques (Emmanuel et al. 2020; Alexis et al., 2020, Joseph et al., 2020). Dans le but d'évaluer le niveau d'implication des chercheurs de l'Université Quisqueya dans les domaines liés aux sciences de l'agronomie, de l'environnement et de la santé, cette étude propose de réaliser une évaluation synthétique de leur productivité dans les champs sélectionnés sur la base de certains indicateurs bibliométriques et altmétriques.
## Aspects théoriques de la mesure de la productivité scientifique et bibliométrique

La bibliométrie, une mesure statistique nommée par Pritchard (1969), est utilisée pour analyser la quantité et la performance des publications. La bibliométrie est une branche de la scientométrie – la mesure des données scientifiques et techniques activité de recherche – qui se concentre principalement sur l'étude quantitative de publications scientifiques à des fins statistiques (Gauthier, 1998). Il décrit le comptage et l'analyse des recherches scientifiques publiées et décrit Revue Scientifique Européenne ISSN : 1857 - 7881 (Imprimé) - ISSN 1857 - 7431 techniques de mesure de l'impact scientifique de la recherche (Picard 1969, Roemer et Borchardt, 2012). Les méthodes bibliométriques répondent à trois fonctions, à savoir description, évaluation et surveillance (Gauthier, 1998).

Les indicateurs bibliométriques sont traditionnellement utilisés dans les évaluations de la recherche et la mesure du rendement de la recherche pour déterminer l'impact de recherches des chercheurs (Hoffman, 2014). Ces dernières années, la bibliométrie a suscité l'espoir qu'il s'avèrera être un outil puissant pour l'évaluation de la recherche. Les indicateurs bibliométriques les plus utilisés pour mesurer la productivité scientifique du chercheur sont le nombre de citations et l'indice H-index.

### Nombre de citations

Selon Konkiel (2013), le nombre de citations d'un chercheur suggère dans quelle mesure les résultats de leurs travaux sur un thème donné influencent la discipline du sujet. Pour cet auteur, le taux de citations est un indicateur de la performance du chercheur.

### Indice H

Hirch (2005) a défini un indice pour quantifier les résultats de la recherche scientifique d'un individu. Le H-index est le nombre maximum h de ses publications qui ont au moins été cites h fois chacune. Pour Hirch, l'indice H est un indice utile pour caractériser la production scientifique d'un chercheur.

### Altmetrics

Selon Yu et al., (2016), les médias sociaux sont devenus une plate-forme populaire pour interagir avec le reste du monde, les gens ont changé leur façon de communiquer, diffuser des informations, échanger des idées et se faire des amis. L'avènement de la technologie Web 2.0 souligne Adrianne et Rensleigh (2018), les outils de réseautage social avec des fonctionnalités améliorées ont imprégné le milieu universitaire et le processus de recherche des chercheurs. En effet, les plateformes de médias sociaux tels que les blogs, Twitter, Facebook et les gestionnaires de références d'articles tels que Mendeley sont maintenant utilisés pour communiquer et discuter de la recherche
(Chavda et Patel, 2016). Les métriques alternatives (« altmétrique ») est un terme utilisé pour décrire des mesures basées sur le Web pour l'impact du matériel scientifique en mettant l'accent sur les médias sociaux comme source de données (Priem et al., 2010 ; Shema et al, 2014 ; Chavda et Patel, 2016).

ResearchGate

ResearchGate (RG) a été fondé en 2008 par Ijad Madish, qui vise à transformer la façon dont les chercheurs mènent leurs recherches (Dolan, 2012). Nicolas et al. (2016) ont soutenu que « ResearchGate est un reseau social universitaire avec, sans doute, l'ensemble le plus complet de mesures de réputations et est, prétendument, la croissance la plus rapide de toutes les plateformes de réputation émergentes ». Selon Singson (2017), le terme service de réseautage social universitaire est utilisé comme un terme général désignant un service, un outil ou une plateforme en ligne qui peut aider les universitaires à construire leurs réseaux professionnels avec d'autres chercheurs et faciliter leurs diverses activités lors de la conduite de leurs recherches. RG, est un réseau de 20 millions de membres, s'intéresse à l'évolution de la recherche et science ouverte, propose aux chercheurs et institutions de recherche plusieurs indicateurs, y compris le score RG, l'intérêt de recherche total et le H-index, permettant d'évaluer le niveau d'évaluation par les pairs de leur production scientifique, et sur la science d'un chercheur particulier.

Selon ResearchGate (http://explore.researchgate.net/display/support/RG+Score), « Le score RG mesure la réputation scientifique en fonction de la qualité, le travail est reçu par leurs pairs ». L'application de la fameuse règle des pairs évaluation libérée des contraintes établies par une maison d'édition, par organismes d'évaluation de la recherche ou par les organismes subventionnaires, avec la particularité pour ResearchGate de retenir toutes les recherches d'un chercheur, publie ou non, mérite d'être félicité. Le Score RG est calculé sur la base des contributions qu'un chercheur partage sur ResearchGate ou ajoute à votre profil, tels que des articles publiés, des recherches non publiées, des projets, questions et réponses. L'algorithme de ResearchGate examine comment les pairs reçoivent et évaluent ces contributions, et qui elles sont. Ceci est dû au fait plus les scores RG de ceux qui interagissent avec les recherches d'un membre sont élevés, plus son score augmentera. La somme des notes obtenues par chercheurs d'un établissement d'enseignement supérieur et de recherche constitue la note de cette institution pour la période considérée.

L'indicateur altimétrique du score RG permet de comprendre le niveau de l'examen par les pairs de la recherche d'un chercheur. Il semble que l'utilisation de cet indicateur en tant que mesure de la réputation scientifique d'un chercheur n'est pas largement acceptée par la communauté scientifique. En effet, les études menées sur la robustesse du modèle mettent en évidence des lacunes empêchant le score RG de répondre à la prétention de servir de mesure de la compétence scientifique d'un chercheur réputé. Plusieurs études ont identifié des limites : (1) le score n'est pas transparent et non reproductible, les biais ne peuvent pas être découverts et le jeu de la détection est
difficile ; (2) le score intégré le facteur d'impact de la revue pour évaluer les chercheurs
individuels, une pratique qui s'est avérée être discutable (Monastersky, 2005 ; Rossner
et al., 2007 ; Falagas & Alexiou, 2008 ; Nicolas et al., 2016). Kraker et Lex (2015)
pensent que si l'objectif du score RG en tant que mesure composite qui prend en
compte les interactions sociales et réputation, à côté des publications métriques
traditionnelles, est souhaitable, il y a limites à la mesure.

Méthodologie

1. Contexte expérimental de l'étude

Cette étude exploratoire basée sur les informations quantitatives disponibles sur ResearchGate (www.researchgate.net) sur les publications des chercheurs, propose pour évaluer la productivité scientifique de l'Université Quisqueya(UniQ) chercheurs dans les différents domaines scientifiques de l'Environnement, Agronomie et la Santé. Il examine les articles dans revues médias nationaux et internationaux, avec ou sans impact facteurs, et en attribuant un DOI ou non aux articles qu'ils publient. L'évaluation de la productivité scientifique des chercheurs travaillant dans les domaines sélectionnés est donc réalisée à l'aide de la suivante les indicateurs bibliométrique (score RG, nombre de citations, H-index). En janvier 2020, le bureau d'études a lancé le projet sur ResearchGate (www.researchgate.net », les principaux objectifs de ce projet sont : (i) la production d'un rapport mensuel et qui compile tous les indicateurs, c'est-à-dire les indicateurs bibliométriques et altimétriques, communiquée par ResearGate (RG) sur la performance de chaque membre de l'UniQ enregistre sur RG et ayant un score RG supérieur ou égal à 1 ; (ii) publication sur ResearchGate à la fin de chaque mois d'un rapport mensuel sur la productivité des chercheurs de l'UniQ sur RG ; (iii) la sensibilisation parmi les membres UniQ qui n'ont pas de score de profil sur RG sur les avantages bibliométriques et altimétriques offerts par RG et les encourageant de procéder à leur inscription sur cette plateforme (ou ce réseau social académique) ; (iv) la sensibilisation des chercheurs à placer leurs projets de recherche en ligne et mettre à jour leurs profils, encouragement des chercheurs à répondre aux questions posées sur RG par des collègues travaillant dans leur domaine d'expertise (v) encourager les chercheurs à lire les travaux disponibles sur RG dans leur domaine d'expertise, (vi) encourager les chercheurs à recommander les travaux disponibles sur RG dans leur domaine d'expertise par jour de leurs score dans leur domaine d'expertise.

Sans vouloir entrer dans une évaluation du titre et des objectifs de ce projet, ni dans
celle des 12 rapports déjà produits en 2020 (Emmanuel et al, 2020a; Alexis et al, 2020;
Emmanuel et al, 2020b; St-Louis et al, 2020; Paul et al, 2020a; Appliquer et al, 2020
Noncent et al, 2020; Charles et al, 2020; Joseph et al, 2020; Paul et al, 2020b), cette
initiative fournit une approche contextuelle et un cadre théorique idéal pour mener
cette étude. En effet, il fournit aux chercheurs une base de données empiriques qui
nécessité une analyse pour mieux comprendre, dans le cas particulier de ce travail, la
productivité scientifique des chercheurs de l'UniQ dans trois domaines liés aux sciences
de la terre et du vivant.
## 2. Sélection, analyse et modélisation des données disponibles

Les 12 rapports RG-report-# fournissent une liste de membres de l'Université Quisqueya enregistré sur RG. Il y a des professeurs, des professeurs assistants, des chercheurs assistants, stagiaires de recherche et anciens élèves). En janvier 2020 seulement 1 chercheur en agronomie, 10 en environnement et 9 en santé ont un RG score supérieur ou égal à 1.

Soit $X_i$ le RG-Score de chaque chercheur,

$$RGscore\total = \sum_{i=1}^{n} X_i$$

Où les $X_i$ sont des constantes positives supérieures à 1.

### 2.1. Méthodes

Sur la base de certains indicateurs bibliométriques et altmétriques disponibles dans les réseaux, l'objectif de ce travail est de réaliser un bilan synthétique de la productivité scientifique des chercheurs de l'Université Quisqueya travaillant dans les domaines de l'agronomie, de l'environnement et de la santé. L'information compilée en décembre 2020 par Moïse et al (2020) pour l'altmétrique les indicateurs de ResearchGate permettent d'avoir un échantillon de 47 chercheurs, avec un score RG Score supérieur à 1. Le tableau 1 montre les représentativités à l'Université Quisqueya de chacune des chaines sélectionnées.

<table><caption>Tableau 1: Représentativité des filières en décembre 2020</caption><thead><tr><th>Filière</th><th>Agronomie</th><th>Environnement</th><th>Santé</th><th>Autres</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><th>Effectif (n)</th><td>5</td><td>19</td><td>7</td><td>16</td><td>47</td></tr><tr><th>Répartition (%)</th><td>10.64</td><td>40.43</td><td>14.89</td><td>34.04</td><td>100</td></tr></tbody></table>

L'indicateur altmétrique RG Score fourni par le réseau social académique

ResearchGate, et les indicateurs bibliométriques nombre de citations et H-index disponibles sur ResearchGate, Scopus et Google Scholar, ont été collectées et enregistrées (31 décembre 2020).

### 2.2. Analyse statistique des données

L'analyse statistique des données ont été réalisées à l'aide du logiciel R. Les tests de normalité de Kolmogorov-Smirnov ont été effectués par le logiciel XL-STAT. La corrélation de rang de Pearson a été utilisée pour calculer les corrélations entre l'indicateur altmétrique RG Score et les indicateurs bibliométriques « nombre de
citations » et « H-indice qui conviennent aux distributions non normales généralement
utilisé pour tester de grandes données de médias sociaux.

## Résultats et discussion

Les principaux résultats obtenus dans le cadre de cette évaluation sommaire de la productivité scientifique de l'Université Quisqueya pour l'année 2020 à partir de l'analyse statistique de l'indicateur altimétrique (score RG) disponible sur le réseau social universitaire ResearchGate et indicateur bibliométriques (nombre de citations et H-index) de ResearchGate, Scopus et Google Scholar, concernent les 47 chercheurs répartis en 4 groupes (agronomie, environnement, santé et autres disciplines) sont présentés dans les tableaux.

### Distribution de l'indicateur altmétrique RG score

Le score RG total calculé au cours de l'année 2020 pour chacun des domaines sélectionnés parmi les 12 rapports RG-report-# disponible sur ResearchGate est présenté dans la Fig. 1.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Fig. 1: Distribution de l'indicateur altmétrique RG Score au cours de l'année 2020</figcaption></figure>

La distribution de l'indicateur altmétrique RG score de janvier à décembre 2020 pour tous les chercheurs de l'Université Quisqueya, comme résumé dans le tableau, indique une augmentation du score RG total de 19,09 pour agronomie, de 18,91 pour la santé,
de 37,90 pour l'environnement et de 20,10 pour tous les autres domaines. Ces résultats sur l'évaluation des contributions pour la période sélectionnée par les pairs ont démontré l'ordre de sélectivité du domaine de la recherche par le RG score: Environnement > Autres > Agronomie > Santé. Sauf, pour l'agronomie, qui comptait le petit nombre de chercheurs (n=5 voir tableau 1) au 31 décembre 2020, avec un RG score ≥ 1, l'ordre d'appréciation exprimé par les pairs reflète l'ordre de distribution du nombre de chercheurs par domaine (voir tableau 1).

Le RG-Score pour le secteur de l'environnement représente 42% du RG-Score pour l'Université Quisqueya. Avec un nombre total de chercheurs inférieur à celui du secteur de l'environnement, les secteurs de la santé et de l'agronomie ainsi que représentaient 42% RG-Score de l'UniQ (figure 2).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 2: Contribution en pourcentage des filières au RG score de l'Université Quisqueya - au 31 décembre 2020</figcaption></figure>

## Répartition des indicateurs bibliométriques (nombre de citations et H-index)

Dans le cadre de cette étude, deux indicateurs bibliométriques ont été utilisés pour mesurer la productivité scientifique des chercheurs: le nombre de citations et l'indice H. La répartition du nombre de citations ainsi que celle de l'H-index des chercheurs par filière au 31 décembre 2020 sont présentées dans les figures 3 et 4.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 3: Répartition du nombre total de citations par filière au 31 décembre 2020</figcaption></figure>

Sur le total des 12,731 citations dénombrées au 31 décembre 2020, 19% reviennent à la filière environnement, 19.3% appartiennent à la santé, 59.9% à l'agronomie et 1.8% aux autres filières (figure 4). En analysant les résultats de la filière agronomie, on constate qu'elle détient la moyenne de citation la plus élevée, soit 1524.4 cependant, ainsi que la valeur maximum de citations, laquelle est égale à 7423. Cependant, ces observations permettent de comprendre qu'au niveau de la filière agronomie, un chercheur cumule à lui seul 97.4% du nombre élevé de citations dans ce domaine.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 4: Répartition de l'H-index des chercheurs par filière au 31 décembre 2020</figcaption></figure>

Les chercheurs de l'UniQ ont un indice H total de 174. Environ 42% appartiennent au l'environnement, 28% aux chercheurs en santé et 14% a l'agronomie (Figure 4).

La répartition des indicateurs bibliométriques pour la période de Janvier à Décembre 2020 est résumée dans les figures 5 et 6.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Fig. 5: Distribution du nombre de citations par domaine au cours de l'année 2020</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Fig. 6: Distribution de l'H-index par domaine au cours de l'année 2020</figcaption></figure>
Le nombre de citations a augmenté pour l'ensemble des filières étudiées. Entre les informations collectées en janvier 2020 et celles de décembre 2020 des différences de l'ordre de +1371 pour l'agronomie, +525 pour l'environnement, +365 pour la santé, et de + 171 pour tous les autres domaines sont indiquées dans la figure 5. L'ordre d'accroissement des citations pour la période retenue est ainsi exprimé: Agronomie > Environnement > Santé > Autres >. Quant à la variation du H-index, la figure 6 indique des accroissements de l'ordre de: +21 pour les autres filières, + 17 pour l'environnement, + 13 pour l'agronomie et +12 pour la santé. Cet accroissement est ainsi constaté entre les filières: Autres > Environnement > Agronomie > Santé.

L'analyse des informations présentées dans les figures 5 et 6 montre une augmentation
de valeur entre janvier et décembre 2020 pour les indicateurs bibliométriques étudiés
dans cette étude. Les tableaux 2 et 3 fournissent des informations sur les variations
bibliométriques (nombre de citations et H-index) pour chacun des volets entre janvier et
décembre 2020.

<table><caption>Tableau 2: Variation de l'indicateur bibliométrique "Nombre de Citations"</caption>
   <thead>
    <tr>
     <td>
      Filière
     </td>
     <td>
      Janvier 2020
     </td>
     <td>
      Décembre 2020
     </td>
     <td>
      Variation (%)
     </td>
    </tr>
   </thead>
   <tbody>
    <tr>
     <td>
      Agronomie
     </td>
     <td>
      6251
     </td>
     <td>
      7622
     </td>
     <td>
      21.93
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Environnement
     </td>
     <td>
      1890
     </td>
     <td>
      2415
     </td>
     <td>
      27.78
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Santé
     </td>
     <td>
      2089
     </td>
     <td>
      2454
     </td>
     <td>
      17.47
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Autres
     </td>
     <td>
      149
     </td>
     <td>
      320
     </td>
     <td>
      114.77
     </td>
    </tr>
   </tbody>
  </table>

Les résultats de la distribution indiquent une augmentation du total des citations (tableau 2) de 21.93% pour l'agronomie, avec une augmentation de 27.78 pour l'environnement, de 17.47 % pour la santé et de 114.77% pour les autres domaines.

Le tableau 3 résume la variation des résultats de l'H-index estimés pour chaque filière
pour la période allant de janvier à décembre 2020. Ces résultats indiquent une
augmentation de l'H-index par filière, allant de manière générale de 33.33% à 140 %
au total. Cette augmentation épouse l'ordre suivant: Autres > Agronomie >
Environnement > Santé.
<table><caption>Tableau 3: Variation de l'indicateur bibliométrique "H-index"</caption><thead><tr><td>Filière</td><td>Janvier 2020</td><td>Décembre 2020</td><td>Variation (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Agronomie</td><td>12</td><td>25</td><td>108.33</td></tr><tr><td>Environnement</td><td>48</td><td>65</td><td>35.42</td></tr><tr><td>Santé</td><td>36</td><td>48</td><td>33.33</td></tr><tr><td>Autres</td><td>15</td><td>36</td><td>140.00</td></tr></tbody></table>

## 2.3. Répartition des indicateurs bibliométriques dans ResearchGate, Scopus et Google Scholar

### Classes de distribution de l'indice de la production

Martin et Irvin (1985) considèrent que chaque indicateur a ses avantages et limites et il faut veiller à ne pas les considérer comme des indices «absolus». La convergence des indicateurs doit être testée pour mettre en perspective les informations qu'ils véhiculent. Dans la perspective de mieux apprécier les informations fournies pour les indicateurs permettant de calculer l'indice de l'indice de production scientifique, l'échantillon de 47 chercheurs a été décomposé en onze classes de valeurs.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 7: Classe de distribution des chercheurs en fonction de leur RG Score</figcaption></figure>

La production scientifique réalisée au cours de la période est très inégalement distribuée entre les enseignants-chercheurs de l'UniQ. Près de 63.5% des chercheurs de l'UniQ enregistrent un score de publication inférieur à 5, alors que seulement 10.41%
ont des scores supérieurs à 10.

## Sélection de données en fonction du faible nombre d'auto-citations

Pour réduire les biais que les auto-citations peuvent générer sur la productivité, il a été décidé d'évaluer les chercheurs qui remplissent les conditions suivantes: RG-Score$\geq$10

H-index $\geq$ H-index y compris les citations automatiques.

Sur les 47 chercheurs avec un score RG> 1 dans ResearchGate, seuls 5 ont atteint les conditions. Ils se répartissaient ainsi : 1 en agronomie, 1 en environnement et 3 en santé. La distribution de l'indicateur métrique RG-Score $\geq 10$ est résumée à la figure_8.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 8: Répartition par filière des chercheurs ayant un RG Score >10</figcaption></figure>

La figure 8 montre que les 2 chercheurs, constituant la population de ceux qui en agronomie et en environnement disposant d'un RG score>10, représentent 40%, alors que les 3 en santé ayant rempli la même conditionnalité 60%.

## Étude des relations entre le RG-Score et les indicateurs bibliométriques disponibles sur ResearchGate, Google Scholar et Scopus.

L'étude des relations entre le RG-Score disponible et les indicateurs bibliométriques, disponibles respectivement sur ResearchGate, Google Scholar et Scopus, a été réalisée à partir de données collectées manuellement au cours du mois de décembre 2020. Il s'agit des informations numériques sur le RG-Score, le nombre de citations et l'H-index de ces chercheurs. La statistique descriptive de ces données est présentée dans le tableau 4.
<table><caption>Tableau 4: Statistique descriptive du RG score et des indicateurs bibliométriques des chercheurs</caption><thead><tr><td>Indicateur</td><td>Mean</td><td>Min</td><td>Max</td><td>SD</td><td>n</td></tr></thead><tbody><tr><td>RG-Score(ResearchGate)</td><td>52.6</td><td>25.23</td><td>80.47</td><td>27.62</td><td>3</td></tr><tr><td>Citations (ResearchGate)</td><td>3856</td><td>1744</td><td>7423</td><td>3106.53</td><td>3</td></tr><tr><td>H-index (ResearchGate)</td><td>22.67</td><td>13</td><td>39</td><td>14.22</td><td>3</td></tr><tr><td>Citations (Google Scholar)</td><td>3226</td><td>0</td><td>7560</td><td>3899.89</td><td>3</td></tr><tr><td>H-index (Google Scholar)</td><td>11.33</td><td>0</td><td>19</td><td>10.02</td><td>3</td></tr><tr><td>Citation(Scopus)</td><td>2570.3</td><td>1074</td><td>4677</td><td>1877.44</td><td>3</td></tr><tr><td>H-index(Scopus)</td><td>7</td><td>11</td><td>36</td><td>6.08</td><td>3</td></tr></tbody></table>

On note que le RG Score moyen des 3 filières est de 52.59 avec un faible score observé en agronomie. Le nombre de citation moyen dans Google Scholar est de 3226 avec un nombre de citation égal à 0 pour le champ disciplinaire Santé. Le même constat est fait pour l'H-index sur Google Scholar des chercheurs en santé.

La comparaison du nombre de citations et d'H-index de ces chercheurs dans les différents réseaux sociaux académiques permet d'avancer que dans certaines disciplines, par exemple en Santé, les enseignants chercheurs en science de la santé n'ont pas encore créé de profil sur Google Scholar. Plus de 70% du nombre de citations des chercheurs sur Google Scholar sont enregistrés en Agronomie. Par conséquent, les chercheurs de l'UniQ sont beaucoup plus présents sur ResearchGate que sur les autres réseaux sociaux académiques considérés dans le cadre de cette étude.

## Analyse statistique des données

Les données ont été analysées à l'aide des logiciels XLSTAT et R, y compris le test de normalité de Kolmogorov-Smirnov pour chaque indicateur. La corrélation de Pearson a été utilisée pour calculer les corrélations entre l'indicateur altmétrique (RG-Score) de ResearchGate et les indicateurs bibliométriques (citation et H-index) de Google Scholar et Scopus.
Pour les applications du test de normalité de Kolmogorov-Smirnov sur les indicateurs suivants: a. nombre de citations (Scopus), b. H-index (Scopus), c. nombre de citations (Google Scholar), d. H-index (Google Scholar), nombre de citations (ResearchGate), f. H-index (ResearchGate), les deux 2 hypothèses suivantes ont été élaborées:

1. H0: L'échantillon suit une distribution normale

2. Ha: L'échantillon ne suit pas une distribution normale.

L'histogramme obtenu par l'application du test de normalité de Kolmogorov-Smirnov pour le nombre de citations disponibles sur Scopus pour les 3 chercheurs est présenté à la figure 9.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 9: Histogramme du test de normalité pour le nombre de citations sur Scopus.</figcaption></figure>

Comme la valeur p (p=0.873) calculée est supérieure au niveau de signification alpha = 0,05, on ne peut pas rejeter l'hypothèse nulle H0. Ce même résultat (p>alpha = 0,05) a été également obtenu pour les 3 autres applications.

## Distribution des indicateurs almétriques et bibliométriques de ces chercheurs

La distribution de l'indicateur altmétrique ainsi que des indicateurs bibliométriques de décembre 2020 pour les chercheurs ayant un RG-Score ≥ 10 est résumée dans le
tableau 5.

<table><caption>Tableau 5: Distribution des indicateurs almétriques et bibliométriques</caption><thead><tr><th></th><th>ResearchGate<br>RG-Score</th><th>Google<br>Scholar<br>citation</th><th>Scopus<br>citation</th><th>Google<br>Scholar<br>H-index</th><th>Scopus<br>H-index</th></tr></thead><tbody><tr><th>Normalité</th><td>0.99</td><td>0.93</td><td>0.87</td><td>0.76</td><td>0.61</td></tr></tbody></table>

Les résultats de la distribution de l'indicateur altmétrique sur ResearchGate indiquent une augmentation du nombre total de citations de 19.53 % par rapport à Google Scholar et 50.02% par rapport à Scopus (figure 10).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 10: Distribution du RG Score et augmentation du nombre de citations</figcaption></figure>

## Corrélation entre RG Score et les indicateurs bibliométriques

Les relations entre l'indicateur altmétrique RG Score de ResearchGate et les indicateurs bibliométriques nombre de citations et H-index de Google Scholar et Scopus ont été démontrées par le coefficient de corrélation de rang de Pearson. Le tableau 6 montre la
matrice de corrélation pour l'analyse de ces relations.

<table><caption>Tableau 6: Matrice de corrélations entre RG Score et les indicateurs bibliométriques (nombre de citations et H-index)</caption><thead><tr><th>Corrélation de rang de Pearson</th><th>Google Scholar citation</th><th>Scopus citation</th><th>Google Scholar H-index</th><th>Scopus H-index</th></tr></thead><tbody><tr><td>ResearchGate RG-Score</td><td>-0.965</td><td>-0.712</td><td>-0.759</td><td>0.90</td></tr><tr><td>ResearchGate citation</td><td>0.928</td><td>0.991</td><td>0.215</td><td>-0.436</td></tr><tr><td>ResearchGate H-index</td><td>-0.786</td><td>-0.381</td><td>-0.953</td><td>0.997</td></tr></tbody></table>

Le tableau 6 donne les résultats de la corrélation des rangs de Pearson pour les 3 indicateurs RG Score, citation et H-Index fournis par ResearchGate pour le mois de décembre 2020, avec le nombre de citations sur SCOPUS et Google Scholar ainsi que le H-index disponible sur ces deux bases de données scientifiques.

Une corrélation significative a été observée entre le nombre de citations sur RG et les informations disponibles sur SCOPUS pour ce même indicateur. Ce résultat, SCOPUS, r de Pearson = 0,99 (significatif <0,05), conduit a la conclusion que les travaux cités sont 99% ceux publiés dans les revues référencées par SCOPUS ou par le Web of Science. Le travail de Shrivastava & Mahajan (2015) a montré une corrélation de r de Pearson = 0,98 (significatif non répertorié) entre les indicateurs altimétriques de ResearchGate et les ressources d'analyse des citations de Scopus. Une importante corrélation positive (r = 0,928) est également observée entre les citations de ResearchGate et celles de Google Scholar.

Les résultats r = 0,90 de Pearson et r = 0,997 (significativité < 0,05) obtenus respectivement pour les corrélations des rangs de Pearson entre citation ResearchGate et H-Index Scopus, entre H-Index ResearchGate et H-index Scopus, coïncident avec les
ordres de grandeurs fournis dans la légende de la matrice de corrélation des valeurs de rang développée par Adriannse et Rensleigh (2018) pour les indicateurs bibliométriques de SCOPUS, Google Scholar et web of science, et les indicateurs altimétriques de RG. Ces résultats montrent que les revues référencées, et qui ont un impact factoriel semblent avoir un poids dans l'estimation du score RG. De plus, ces résultats sont cohérents avec les informations rapportées dans la littérature sur la forte corrélation qui existent entre les indicateurs altimétriques de RG et les indicateurs bibliométriques, notamment le nombre de citations de Scopus, Web of Science et Google Scholar (Adriaanse et Rensleigh, 2018).

## Conclusion

L'objectif de cette étude était de réaliser une évaluation sommaire de la productivité scientifique des chercheurs de l'Université Quisqueya (Revue Scientifique Européenne ISSN : 1857 - 1781 (Imprimé) - ISSN 1857 - 7431) dans 3 filières spécifiques: agronomie, environnement et santé. Un cadre expérimental a été créé à partir des informations disponibles sur le réseau social académique ResearchGate, SCOPUS et Google Scholar des informations disponibles sur le réseau social académique ResearchGate, SCOPUS et Google Scholar. Tous les champs ont enregistré une augmentation significative pour l'indicateur altmétrique du Score RG et les deux indicateurs bibliométriques : nombre de citations et H-Index.

Les fortes corrélations positives observées entre les indicateurs de RG citation et celles de structures comme SCOPUS se retrouvent dans les mêmes ordres de grandeur avec les informations rapportées dans la littérature. Cependant, de fortes corrélations négatives de Pearson, r =-9,965 et r = -0, 953 (significatif < 0,05), respectivement entre le RG-Score et les citations de Google Scholar ; et entre H-Index de RG et H-Index de Google Scholar, ont été observées. Ces résultats, traduisant une opposition de sens dans l'évolution des indicateurs concernées, doivent être étudiées pour identifier, à partir des différentes variables qui entrent dans l'estimation de ces indicateurs, des éléments de réponse permettant d'interpréter ces observations.

Cette approche simpliste de l'évaluation de la productivité scientifique des chercheurs d'un pays à faible revenu devra désormais être poursuivie et améliorée par des mesures beaucoup plus complètes sur un plus grand nombre de domaines, d'universités, et en utilisant de nouveaux indicateurs économiques, altimétriques et bibliométriques.

## Références bibliométriques

Abramo, G., D'Angelo, C.A. & Di Costa, F. Research collaboration and productivity: is there correlation? High Educ 57, 155-171 (2009). https://doi.org/10.1007/s10734-008-9139-z

Adriaanse, L. S., & Rensleigh, C. (2018). ResearchGate: Investigating Altmetric and Bibliometric Relationships for Environmental Science Researchers at Unisa. In.: International Conference on
Multidisciplinary Research. Track 4: Education. ISBN 978-99949-0-384-9. https://core.ac.uk/download/pdf/160827888.pdf

Alexis M., Emmanuel E., Millien M.F., Balthazard-Accou K., Cadet R.L., Jean G. (2020). Measuring the scientific productivity of UniQ researchers on ResearchGate (February 18, 2020). Report number: RG-report-002. Port-au-Prince: Université Quisqueya. https://www.researchgate.net/publication/340260903_Measuring_the_scientific_productivity_of_uniQ_researchers_on_ResearchGate_February_18_2020

Apply A., Joseph Y., Emmanuel E. (2020). Measuring the scientific productivity of UniQ researchers on ResearchGate (June 24, 2020). Report number: RG-report-006. Port-au-Prince: Université Quisqueya. https://www.researchgate.net/publication/342479925_Measuring_the_scientific_productivity_of_uniQ_researchers_on_ResearchGate_June_24_2020

Charle, C. (2009). L'évaluation des enseignants-chercheurs. *Vingtième Siècle. Revue d'histoire*, (2), 159-170.
http://doi.org/10.3917/ving.102.0159

Charles J.R., Letemps E., Emmanuel E. (2020). Measuring the scientific productivity of UniQ researchers on ResearchGate (August 20, 2020). Report number: RG-report-008. Port-au-Prince: Université Quisqueya. https://www.researchgate.net/publication/343786040_Measuring_the_scientific_productivity_of_uniQ_researchers_on_ResearchGate_August_20_2020

Chavda, J.,& Patel, A. (2016). Measuring research impact: bibliometrics, social media, altmetrics, and the BJGP. British Journal of General Practice, 66(642), e59-e61.
https://doi.org/10.3399/bjgp16X683353

Coutrot, L. (2008). Sur l'usage récent des indicateurs bibliométriques comme outil d'évaluation de la recherche scientifique. Bulletin de méthodologie sociologique. Bulletin of sociological methodology, (100), 45-50. http://journals.openedition.org/bms/3353

Dolan, K. A. (2012) How Ijad Madisch aims tu disrupt science research with a social network. *Lists. Forbes*. http://forbes.com/sites/kerryadolan/2012/07/19/how-ijad-madisch-aims-to-disrupt-science-researchwith-a-social-network/.

Emmanuel E., Cadet R.L., Balthazard-Accou K., Jean G., Millien M.F. (2020a). Measuring the scientific productivity of UniQ researchers on ResearchGate (January 21, 2020). Report number: RG-report-001. Port-au-Prince: Université Quisqueya. https://www.researchgate.net/publication/340260793_Measuring_the_scientific_productivity_of_uniQ_researchers_on_ResearchGate_January_21_2020

Emmanuel E., Cadet R.L., Balthazard-Accou K., Jean G., Millien M.F. (2020b). Measuring the scientific productivity of UniQ researchers on ResearchGate (March 17, 2020). Report number: RG-report-003. Port-au-Prince: Université Quisqueya. https://www.researchgate.net/publication/340260694_Measuring_the_scientific_productivity_of_uniQ_researchers_on_ResearchGate_March_17_2020

Falagas, M. E., &Alexiou, V. G. (2008). The top-ten in journal impact factor manipulation. *ArchivumImmunologiae et TherapiaeExperimentalis*, 56(4), 223-226. doi:10.1007/s00005-008-0024-5
Gaillard, J., & Schlemmer, B. (1996). Chercheurs du nord, chercheurs du sud: Itinéraires, pratiques, modeles. *Les Sciences Au Sud. Etat Des Lieux*. ORSTOM, Paris, 113-135. Garfield, E. (1994). The impact factor. Current contents, 25(20), 3-7.

Gauthier, É. (1998). Bibliometric analysis of scientific and technological research: a user's guide to the methodology. Ottawa: Observatoire des sciences et des Technologies. Working paper. http://www/publications.gc.ca/Collection/Statcan/88F0006X/88F0006XIE1998008.pdf

Garfield, E. (1994). The impact factor. *Current contents*, 25(20), 3-7.

Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual's scientific research output. Proceedings of the National academy of Sciences, 102(46), 16569-16572.

Hoffmann, C. P., Lutz, C., &Meckel, M. (2014). Impact Factor 2.0: Applying Social Network analysis to Scientific Impact Assessment. In the 47th Hawaii Interantional Conference on Systems Science (pp. 1576–1585).IEEE Computer Society.

Joseph I., Moise K., Emmanuel E. (2020). Measuring the scientific productivity of UniQ researchers on ResearchGate (September 24, 2020). Report number: RG-report-009. Port-au-Prince: Université Quisqueya.

https://www.researchgate.net/publication/344380700_Measuring_the_scientific_productivity_of_uniQ_researchers_on_ResearchGate_Sepember_24_2020

Konkiel, S. (2013). Altmetrics: A 21st Century Solution to Determining Research Quality. Online Searcher, 37(4), 10–15.

Kraker, P., & Lex, E. (2015). A critical look at the ResearchGate score as a measure of scientific reputation. Proceedings of the Quantifying and Analysing Scholarly Communication on the Web Workshop (ASCW’15), Web Science Conference, Oxford, England, 28 June–1 July 2015.

Lamari, M., Villeneuve, C., &Gélinas, P. (2010). Financement de la recherche universitaire et productivité scientifique des chercheurs au Québec. www.academia.edu/download/29090255/Tire_a_part_article2.pdf

Maisonobe, M., Grossetti, M., Milard, B., Eckert, D., &Jégou, L. (2016). L'évolution mondiale des réseaux de collaborations scientifiques entre villes: des échelles multiples. *Revue française de sociologie*, 57(3), 417-441. https://doi.org/103917/rfs.573.0417

Martin, B.R. and Irvine J. (1983). Assessing Basic Research: Some Partial Indicators of Scientific Progress in Radio Astronomy. Research Policy 12:61-90. https://doi.org/10.1016/0048-7333(8390005-7

Monastersky, R. (2005). The number that's devouring science. The Chronicle, 52, p. A12. Retrieved from https://www3.nd.edu/~pkamat/citations/chronicle.pdf

Nicholas, D., Clark, D., & Herman, E. (2016). ResearchGate: reputation uncovered. Learned Publishing, 29(3), 173-182. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/leap.1035

Noncent D., Pierre A., Garçon J., Emmanuel E. (2020). Measuring the scientific productivity of UniQ researchers on ResearchGate (July 24, 2020). Report number: RG-report-007. Port-au-Prince: Université Quisqueya. https://www.researchgate.net/publication/343206205_Measuring_the_scientific_productivity_of_uniQ_researchers_on_ResearchGate_July_24_2020

Paul B., Joseph E., Jeune W., Alexis M., Benjamin F., Michel D., Apply A., St-Louis D., Emmanuel E. (2020a). Measuring the scientific productivity of UniQ researchers on ResearchGate (May 21,
2020). Report number: RG-report-005. Port-au-Prince: Université Quisqueya.
https://www.researchgate.net/publication/341591842_Measuring_the_scientific_productivity_of_uniQ_researchers_on_ResearchGate_May_21_2020

Paul B., Moïse K., Henrys H.J., Emmanuel E. (2020b). Bibliometric and altmetric datas from the academic social network ResearchGate on Quisqueya University, October 22, 2020. RG-monthly report: RG-report-010. Port-au-Prince: Université Quisqueya.
https://www.researchgate.net/publication/344828048_Bibliometric_and_altmetric datas from the academic social network ResearchGate on Quisqueya University October 22 2020

Priem J, Taraborelli D, Groth P, Neylon C. (2010). Altmetrics : A manifesto. http : altmetrics.org/manifesto

Pritchard, A. (1969). Statistical bibliography or bibliometrics. Journal of Documentation, 25(4): 348-349.

Repanovici, A. (2010). Mesure de la visibilité de la production scientifique de l'Université à l'aide de Google Scholar, du logiciel "Publish or Perish" et des méthodes de la scientométrie. World Library And Information Congress: 76th Ifla General Conference And Assembly 10-15 August 2010, Gothenburg, Sweden http://www.ifla.org/en/ifla76. Disponible sur: http://origin.ifla.org/past-wlic/2010/155-repanovici-fr.pdf

Rey, O. (2009). Productivité et qualité scientifique: avec quelles publications compter? Scientificproductivity and quality: identifying relevant publications" Dossier d'actualité de la VST, n°46 – juin-juillet 2009

Roemer, R. C., &Borchardt, R. (2012). From bibliometrics to altmetrics: A changing scholarly landscape. College & Research Libraries News, 73(10), 596-600.

https://crln.acrl.org/index.php/crlnews/article/view/8846/9480

Rossner, M., Van Epps, H., & Hill, E. (2007). Show me the data. The Journal of Cell Biology, 179(6), 1091-1092. doi:10.1083/jcb.200711140

Shrivastava, R., Mahajan, P. (2015). Relationship amongst ResearchGate altmetric indicators and Scopus bibliometric indicators: The case of Panjab University Chandigarh (India). New Library World. Vol. 116 No. 9/10, pp. 564-577. https://doi.org/10.1108/NLW-03-2015-0017

Shema, H., Bar-Ilan, J., & Thelwall, M. (2014). Do blog citations correlate with a higher number or future citations? Research blogs as a potential source for alternative metrics. Journal of the Association for information science and technology, 65(5), DOI:10.14429/djlit.37.11139

St-Louis D., Benjamin F., Michel D., Jean G., Apply A., Ciguino H., Casséus R.M., Alexis M., Cadet R.L., Emmanuel E. (2020). Measuring the scientific productivity of UniQ researchers on ResearchGate (April 21, 2020). Report number: RG-report-004. Port-au-Prince: Université Quisqueya.
https://www.researchgate.net/publication/340826414_Measuring_the_scientific_productivity_of_uniQ_researchers_on_ResearchGate_April_21_2020

Yu, M. C., Wu, Y. C. J., Alhalabi, W., Kao, H.Y., Y., & Wu, W. H. (2016). ResearchGate : An effective altmetric indicator for active researchers ?. Computers in human behavior, 55, 1001-1006. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.007