# Introduction

Cet article entérine un travail de recension de la recherche transdisciplinaire en France amorcé par l’auteur en 2023, à l’aide des bases de données suivantes : Cairn, Éric, Érudit, Gallica, Google Scholar, HAL, Isidore et Open Edition. Ces données représentent 32 021 résultats à la requête « transdisciplinarité », dont 25 780 en français, ce qui révèle son poids, et l’intérêt qu’elle suscite auprès des chercheurs et chercheures. Après avoir consulté les théorisations et les recherches empiriques portant sur les écrits scientifiques issus de ces bases de données, nous avons retenu une forte variabilité d’articles produits par des chercheurs français ou de culture française, en tenant compte de leurs profils disciplinaires, et des travaux portant sur la TD qu’ils ont réalisés. Si l’exhaustivité ne peut être ici totalement obtenue<fnref n="2" />, nous estimons que les profils et le corpus de textes choisis, sont de nature à permettre de découvrir le large spectre de ce que recouvre la TD en France, en offrant une forte variabilité du constat des fluctuations observées dans les résultats obtenus, qui peuvent expliciter la vision plurielle que l’on peut avoir de la TD. L’objectif est aussi de comprendre, comment une communauté scientifique disciplinairement dispersée, a pu se transformer en une mosaïque transdisciplinaire, significative d'une possible puissance intellectuelle, et avec quels résultats. L’article s’appuie aussi sur les travaux portant sur la TD, présentés dans le volume 10, numéro 1 de 2023 de la revue *Enjeux et société* sur le thème « La transdisciplinarité : perspectives et regards croisés ».

<footnote n="2">Qui épuise une matière, une question ; qui traite un sujet d'étude à fond et sans rien omettre. (CNRTL)</footnote>
# 1. Historicité et problématique

C’est en étudiant les très nombreuses théorisations de la TD présentées dans certains travaux des membres du centre international de recherches et études transdisciplinaires (CIRET, Paris), puis en les confrontant à nos propres travaux théoriques, que nous avons eu l’intuition d’un possible lien entre la discipline-mère du chercheur, et la façon dont il s’empare et/ou s’approprie la transdisciplinarité. Les premiers résultats statistiques d’une étude préliminaire portant sur les travaux de 12 chercheurs et chercheures, confirmèrent cette intuition en montrant qu’il n’y avait pas une seule vision de la TD, mais de nombreuses visions différentes, dont l’épistémologie pourrait s’appuyer majoritairement sur la ou les disciplines-mères du chercheur. L’idée de le vérifier à l’aide d’une méta-analyse de la TD en France s’imposa à nous, afin de confirmer, s’il y a lieu et, le plus exhaustivement possible, les degrés potentiels de variabilité auprès d’une forte cohorte représentative de chercheurs théoriciens, issus de nombreuses disciplines différentes.

Lors de nos travaux préliminaires, nous avions constaté que, outre une forte disproportionnalité genrée, l’une des particularités de la théorisation de la TD en France était qu’elle s’appuyait de façon prépondérante sur la physique théorique, car les premiers à s’en être emparés, étaient issus des sciences physiques, et/ou des sciences dures, avec comme chef de file Basarab Nicolescu, physicien théoricien au Centre national de la recherche scientifique (CNRS).

Ici, avec l’extension du nombre de chercheurs et chercheures de la méta-analyse retenus et des sciences représentées, ce n’est plus tout à fait le cas. Certes la notion de « réalité » grâce à l’étude du monde physique est encore présente, en proposant de passer du réalisme classique continuité, causalité locale, déterminisme, objectivité, au réalisme quantique qui offre discontinuité, non-séparabilité, indéterminisme, espace-temps, construction anthropomorphe, le quanton ni onde ni corpuscule, avec de fortes références au tiers-inclus, le principe de superposition quantique, le principe du oui ET du non, le tiers-inclus devenant une nécessité logique (Nicolescu, 2013).

Cette empreinte de la physique théorique reste encore forte, car elle est souvent reprise in extenso par de nombreux chercheurs issus des sciences humaines et sociales (SHS), mais de nombreuses autres disciplines ont aussi intégré la TD française (voir la première colonne du tableau 1 ci-dessous) pour l’enrichir de nouveaux corpus grâce à l’apport de nouvelles sciences, comme l’analyse de contenu le démontrera.
# 2. Échantillon

Dans cette méta-analyse, les statistiques classiques furent complétées par une analyse textuelle (appelée aussi textométrique) du corpus, qui permet de décrire, de classer et de synthétiser automatiquement un texte dans le but de renforcer efficacement le travail d’interprétation du chercheur et d’en limiter les biais cognitifs toujours possibles (Frayssinhes, 2022). Les informations concernant les études suivies par les chercheurs et chercheures retenus, sont issues des biographies de ces auteurs et autrices, provenant de différentes sources dont le site du CIRET et les sites des universités d’appartenance des auteurs et autrices.

L’étude porte sur la recension de 60 textes de recherche composés par des universitaires français, dont 14 sont monodisciplinaire et 46 sont pluridisciplinaires (de 2 à 4 disciplines), dérivés des 20 disciplines indiquées ci-dessous, avec une répartition des sexes de 49 hommes (81,7%) contre 11 femmes (18,3%), ce qui dénote une forte prédominance de la recherche masculine dans la TD française.

Nous avons vingt disciplines-mères représentées qui se subdivisent en quatre parties, de D1 à D4. En D1, nous avons nos 60 auteurs et autrices de textes, qui de fait sont tous monodisciplinaire ; en D2 nous avons 29/60 de nos auteurs qui deviennent bi-disciplinaires ; en D3, nous avons 12/60 de nos auteurs et autrices qui deviennent tri-disciplinaires, et en D4, 5/60 de nos auteurs et autrices sont quadri-disciplinaires.

<table><caption>Tableau 1 — *Disciplines représentées dans les textes retenus*</caption><tr><td>Nombre DisciplinesDisciplines-mèresD1D2D3D4TotalSciences
						éducation10414Sciences commerciales134Sciences économiques5139Sciences de
						gestion3137Sciences physiques6118Psychologie729Lettres/Poésie718Littérature
						comparée11Neurosciences235Droit11Médecine44Sociologie3317Philosophie432110Neuro-biologie55Info-Com145Psychanalyse11Relation
						publique33Sémiotique22Histoire des
						sciences/art1113Théologie11TOTAL6029125107</td></tr></table>

En résumé, sur 60 auteurs et autrices, nous en avons 46 qui sont pluridisciplinaires, contre seulement 14 qui sont monodisciplinaire. Cette étude étant la première du genre, nous formulons l’hypothèse que cette disproportion entre les monos et pluridisciplinaires, pourrait être une particularité ou caractéristique des chercheurs ou enseignants/chercheurs transdisciplinaires, du moins en France. Nous ne manquerons pas de la valider ou non, lors de nos prochaines méta-analyses réalisées dans d’autres pays.

Nous avons 40 auteurs et autrices qui sont en activités et 20 qui administrativement ne le sont plus, quoique 17 soient toujours actifs dans leur activité de recherche.

<table><caption>Tableau 2 — *Statuts des auteurs et autrices des textes formant le corpus*</caption><tr><td>StatutsNombre%Chercheur1525,0 Enseignant/Chercheur2541,7 Retraité1728,3
						Décédé35,0 Total60100,0</td></tr></table>
# 3. Cadre théorique : analyse de contenu

La méta-analyse consiste à fusionner les résultats de différentes études scientifiques dans un seul dossier (Mc Lean et Sen, 2018). Des analyses statistiques sont ensuite réalisées pour disséquer l’ensemble de ces données. Une méta-analyse peut être quantitative, ou qualitative. Dans notre étude elle sera les deux, avec un traitement particulier de sa nature qualitative, axé sur l’analyse de contenus, ce qui est peu usité. L’évaluation de la qualité d’une méta-analyse est essentielle pour garantir la fiabilité et la validité des conclusions. Voici quelques étapes que nous avons considérées lors de notre choix méthodologique :

L’analyse de contenu, dont on trouve les premières traces en Suède en 1640, représente un ensemble d’instruments méthodologiques qui s’appliquent à des discours (contenus et contenants), diversifiés. Le facteur commun est une herméneutique, sur laquelle nous nous sommes déjà penchés (Frayssinhes 2019), contrôlée et fondée sur la déduction : l’inférence. Derrière le côté « apparent », elle peut permettre de découvrir le sens caché, le latent, l’invisible, le potentiel d’inédit contenu au sein de tout message, que seule une analyse textuelle permet de révéler. Si pendant des décennies, les analyses ont été réalisées de façon empirique « manuellement », les années 60 et 70 ont vu apparaitre trois phénomènes principaux, soit le recours à l’ordinateur, l’intérêt des études concernant la communication non-verbale avec l’épanouissement de la sémiologie, et la précision des travaux linguistiques (Bardin, 2005). C’est avec le logiciel Alceste que nous avons analysé nos résultats.
# 4. Méthodologie

D’une part, les données retenues pour cette méta-analyse, ont fait l’objet d’une analyse et d’un traitement statistique classique à l’aide du logiciel IBM SPSS 25. D’autre part, nous avons effectué une analyse statistique lexicale (mesure de la fréquence des mots) et statistique textuelle (mesure de la fréquence et de la cooccurrence des mots) à l’aide du logiciel « d’analyse des lexèmes co-occurrents dans un ensemble de segmentations du texte étudié » (ALCESTE, version 2018)<fnref n="3" /> afin de découvrir les informations textuelles essentielles traitant des théories et des épistémologies de la TD en France.

## 4.1. Pourquoi utiliser Alceste ?

Le logiciel Alceste est connu et reconnu par la communauté scientifique comme un outil très performant, ergonomique et convivial, dont l’utilité est nécessaire pour l’analyse des corpus textuels importants et l’aide à la décision.  L’objectif général de la méthodologie Alceste est, de déterminer comment sont organisés les éléments qui constituent un texte. En procédant à l’analyse statistique d’un corpus, Alceste, grâce à sa puissance de calcul qui s’amplifie concomitamment au nombre de datas à analyser, présente l’avantage d’offrir de nouvelles pistes interprétatives que celles obtenues avec une seule analyse de contenu manuelle, « *afin de réduire l’arbitraire de la description du corpus, en mettant en évidence ses régularités, ses symétries cachées »* (Thom, 1974 p 21). Il limite de fait les biais cognitifs (Frayssinhes, 2022) toujours possibles du chercheur et ouvre ainsi de nouvelles voies à un plus grand nombre d’observations textuelles afin d’en éclairer et d’amplifier le résultat statistique obtenu au sein du corpus, bien que le choix de la décision finale appartienne toujours au chercheur. Il s’agit donc d’un appui informatique précieux, que nous utilisons comme guide d’une description d’usage des formes linguistiques présentes dans le corpus, lesquelles peuvent éventuellement aider à nous orienter vers de nouvelles et intéressantes pistes de réflexion auxquelles nous n’aurions pas eu accès et à valider ou non, d’autres variables interprétatives. Ici, nous souhaitons affermir nos prolégomènes (résultats préliminaires), en vérifiant que la variable discipline-mère influence le discours du cadre théorique des travaux du chercheur, et obtenir ainsi une solide cartographie des différentes perceptions de la transdisciplinarité en France.

## 4.2. Comment Alceste fonctionne-t-il ?

L’objectif principal d’Alceste est d’analyser, de classer et de synthétiser des corpus textuels. À partir d’un recueil de textes, le logiciel effectue une analyse détaillée du vocabulaire, constitue un dictionnaire des mots et de leurs racines, puis découpe le texte en segments homogènes. Enfin, il classe ces segments en identifiant les oppositions les plus fortes, ce qui permet d’extraire des classes de sens représentant les idées et les thèmes dominants du corpus. Il est à noter qu’Alceste peut traiter des textes dans différentes langues.

Selon les indications données par le concepteur (Reinert, 1992), après l’analyse du vocabulaire, Alceste procède au découpage du texte et à sa classification. C’est lors de cette opération que les différentes techniques spécifiques du logiciel sont utilisées, comme le découpage en unités de contexte et la classification descendante hiérarchique (CDH). Cette CDH établit des tendances ou des typologies. On parle alors de « classes » ou de « mondes lexicaux ». Alceste procède à deux classifications successives afin de retenir les classes les plus stables. Dans une analyse paramétrée, c’est l’utilisateur qui définit ses propres paramètres ainsi que le type de classification (simple ou double). On utilise une classification simple avec un corpus de petite taille, alors qu’une classification double devient nécessaire lorsque le corpus est de grande taille, ce qui est le cas ici.

Alceste procède également à l’analyse factorielle des correspondances (AFC), qui permet de dégager des logiques ou des facteurs, selon différentes prises de position. L’AFC informe sur les rapports de proximité ou d’éloignement des différentes parties du corpus caractérisées par la CDH, les unes par rapport aux autres (Marchand, 1998).

<footnote n="3">Conçu en 1979 par Max Reinert au sein du laboratoire de Jean-Paul Benzécri (CNRS, Paris), très utilisé en sciences sociales, sciences de gestion, psychologie, marketing et sciences politiques.</footnote>
# 5. Résultats

La taille du corpus analysé à l’aide du logiciel Alceste est de 2,04 M0, classification double (121). Le corpus comporte 335 611 formes, dont 20 754 sont distinctes. Effectif moyen d’une forme : 16 ; nombre d’hapax : 9010 (formes présentes une seule fois dans le corpus) ; nombre de formes prises en compte dans l’analyse après réduction : 1377. Nombre d’unités de contexte élémentaires (UCE) : 7123. Nombre d’occurrences pour définir une unité textuelle : 33. Richesse du vocabulaire (part des mots pleins en %) : 99,59 %. Mots analysés par UCE : 15. Nbre de couples de mots : 188 531 ; Nombre de classes stables retenues : 4.

Le niveau de pertinence du corpus est élevé, puisque 69% des unités textuelles ont été classées, 31% des unités ont été rejetées de l’analyse. Les unités classées sont réparties en quatre groupes qui sont appelés : classes d’énoncés significatifs*.*Chacune d’entre elles est numérotée et coloriée en fonction de son ordre d’apparition dans la classification (voir la figure 1). La CDH représente les mots les plus significatifs pour chacune des classes obtenues (voir la figure 2). Le classement décroissant est basé sur le résultat du test de Khi<sup>2</sup> (χ²). Précisons qu’ici, le χ² est un coefficient d’association qui permet de mesurer le lien entre une forme et sa classe d’appartenance ; plus ce coefficient est élevé, plus le lien est robuste.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 — *Dendrogramme et Classes*</figcaption></figure>

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 2 — *Principaux mots significativement présents dans chacune des classes retenues avec leur coefficient d’association (χ²)*</figcaption></figure>

## 5.1. La classe 1

La classe 1 représente 43,26% des unités de contexte (UC). C’est la première à s’être détachée dans l’arbre de classification. Son vocabulaire est le plus homogène. Elle****est nommée « humanité » car c’est son thème central, et elle reprend tous les mots significatifs recensés ci-après, qui la composent et la définissent. Cette classe offre une très large variabilité d’association d’interdisciplines humaines et de centres d’intérêt qui vont très au-delà de la seule vision « scientifique » de la transdisciplinarité avec un volet spiritualité et mysticisme conséquent, et un intérêt certain pour l’interculturel.

Parmi les mots significatifs recensés, mentionnons : *monde (χ² 150), homme (χ² 147), poésie (χ² 122), dieu (χ² 79), religi+ (χ² 75), terre (χ² 74), espace (χ² 73), culture (χ²* *71)*, effectif 1390, présentes dans 2104 UC.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 3 — *Représentation théorique de la classe 1*</figcaption></figure>

Les termes « *monde* » et « *vision* » sont cooccurrents 74 fois<fnref n="4" /> dans cette classe. Le cœur de celle-ci représente la vision du monde des onze chercheurs signifiants qui la compose : Cazenave (χ² 265), Nicolescu (χ² 168), Letellier (χ² 158), Revardel (χ² 96), Adonis (χ² 66), Lambert (χ² 63), Landier (χ² 51), Passet (χ² 18), Biès (χ² 15), Berger (χ² 15) et Jacob (χ² 13). Elle propose ce qui pourrait être une caractéristique de la recherche TD française, où l’être humain, pionnier de l’exploration d’une réalité multidimensionnelle et multiréférentielle, peut retrouver sa place et sa verticalité (ascendance sur la vie), où l’accent est davantage mis sur la transcendance que sur l'immanence du mystère de la vie*,* consciente de la transdisciplinarité reliée au monde, offrant un dialogue avec la philosophie, la théologie, la religion, la conscience, la poésie, la psychologie, l’affectivité, la trans-culture, et bien sûr la physique classique et quantique de Basarab Nicolescu, mais ici de façon plus ténue.

## 5.2. La classe 2

La classe 2 représente 16,26% des UC. Elle est nommée « tiers-inclus » car c’est son thème central et elle reprend tous les mots significatifs recensés ci-après, qui le composent et le définissent. Nous sommes ici dans les fondamentaux théoriques de la TD vue par les chercheurs français. Un nuage de mots signifiants, disposant de khi<sup>2</sup> très élevés, de 1132 à 227 pour les 8 premiers, est formé notamment par les mots *logique (χ² 1132), contradic+ (χ² 916), tiers (χ² 586), inclus (χ² 571), niveau (χ² 390), lupasco (χ² 355), réalité (χ²* *335), antagonisme (χ²* *227)* effectif 2029, présentes dans 791 unités.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 4 — *Représentation théorique de la classe 2*</figcaption></figure>

Les termes *logique* et *tiers* sont cooccurrents 97 fois dans les unités textuelles du corpus ce qui est très signifiant. Dans cette classe, nous retrouvons un condensé scientifique de la théorie du tiers-inclus, avec le contradictoire, Lupasco (qui en est l’initiateur, l’auteur et le théoricien), les approches épistémologiques, le réflexif, l’antagonisme, et l’ontologique, autant d’attributs qui représentent les fondements théoriques de la transdisciplinarité. Dans cette classe, sept chercheurs spécialistes sont recensés, mais les plus signifiants sont Lupasco (χ² 1124), Temple (χ² 227), et Nicolescu (χ² 163).

## 5.3. La classe 3

La classe 3 représente 25,70% des UC. Elle est nommée « discipline », car c’est son thème central, et elle reprend tous les mots significatifs qui la composent et la définissent.

Les mots les plus significatifs incluent *disciplin+ (χ² 706), transdisciplinarité (χ² 553), recherche (χ² 425), transdiscipline (χ² 355), interdisciplinarité (χ² 242), approcher (χ²* *229), épistémologie (χ²* *213), chercheur (χ² 177)* effectif 2175, présentes dans 1250 unités.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 5 — *Représentation théorique de la classe 3*</figcaption></figure>

Les termes *disciplin+*et *transdisciplinarité* sont cooccurrents 175 fois dans les unités textuelles du corpus, ce qui est considérable mais logique, car nous sommes dans l’objet de l’étude avec toutes les acceptions possibles du terme « discipline », les différentes épistémologies qu’elles recouvrent, et sous toutes ses formes : mono, inter, pluri, multi et transdisciplinarité. Par ailleurs, de nombreuses sciences issues des disciplines-mères des auteurs sont citées, ce qui en accroit le nombre. Dans cette classe, treize chercheurs spécialistes sont recensés : Le Boulch (χ² 281), Galvani (χ² 211), Casilli (χ² 206), Barbara (χ² 177), Paul (χ² 156), Blanchet (χ² 99), Frayssinhes (χ² 65), Carmona (χ² 63), Chamak (χ² 52), De Béchillon (χ² 49), Lascaux (χ² 41), Leleu-Merviel (χ² 41), Pasquier (χ² 23).

## 5.4. La classe 4

La classe 4 représente 14,78% des UC. Elle est nommée « gestion d’entreprise », car c’est son thème central, et elle reprend tous les mots significatifs qui la composent et la définissent.

Les mots très significatifs qui ressortent dans cette classe sont : *entreprise (χ² 452), gestion+ (χ² 363), développement (χ² 315), manage (χ² 260), économique (χ² 223), durable (χ² 216), école (χ² 149), crise (χ² 121)* effectif 875, présentes dans 719 unités.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 6 — *Représentation théorique de la classe 4*</figcaption></figure>

Les termes *entreprise* et *grand* sont cooccurrents seulement 7 fois dans les unités textuelles du corpus. Dans cette classe, nous sommes en présence d’une forte orientation de la gestion et du management des grandes entreprises, sans négliger le volet social des employés. Cette classe reprend en détail tous les éléments structurels qualitatifs qui permettent à une entreprise 1) d’être efficace dans l’action et soucieuse de la prise compte des enjeux économiques mondiaux ainsi que du développement durable; 2/ de s’étendre commercialement en France et aussi de vendre à l’international; 3) de disposer d’un management formé dans les grandes écoles ou les universités; 4) de pouvoir compter sur des ressources humaines efficientes, lui permettant d’être profitable économiquement, en gagnant de l’argent. Douze chercheurs spécialistes sont recensés dans cette classe, parmi lesquels Martinez (χ² 501), Bot (χ² 349), Guillon (χ² 238), Quéau (χ² 200), Guillaume (χ² 115), Landier (χ² 50), Lenesley (χ² 31), Frayssinhes (χ² 22) et Depaulis (χ² 20).

## 5.5. Résumé des liens entre les auteurs et les classes

L’analyse textuelle et sémantique des 60 articles totalisant 592 pages et 2 134 385 caractères nous a permis d’enregistrer par ordre alphabétique les chercheurs<fnref n="5" /> suivants :

### Classe 1 : Unité textuelle n°6610 de Khi<sup>2</sup> 43 et
				suivantes

Nous enregistrons un total de16 auteurs regroupés dans la classe 1 (tableau 3).

<table><caption>Tableau 3 — *Auteurs et disciplines de la classe 1 recensés par ordre alphabétique* — (M) = monodisciplinaire (P) = pluridisciplinaire</caption><tr><td>AuteursDisciplinesAdonis (M)Poésie/lettresBarbier, René (P)Sociologie,
						sciences de l’éducationBerger, René (P)Sciences commerciales, lettres,
						histoire de l’artBiès, Jean (P)Lettres, philosophieCazenave, Michel (M)
						Philosophie (spécialiste de Jung)Jacob, André (P)Lettres,
						philosophieLambert, Jean-François (M)NeurosciencesLandier, Hubert
						(M)ÉconomieLetellier, Bénédicte (P)Littérature comparée, poésie, langue
						arabe Magnin, Thierry (P)Théologie, sciences physiquesMorin, Edgar
						(P)Sociologie, philosophieNicolescu, Basarab (P)Physique théorique,
						philosophiePasset, René (M)Économiede Peretti, André (P)Pédagogie,
						psychosociologieRevardel, Jean-Louis (P)Dr ès sciences, biologie,
						psychothérapieSallaberry, Jean-Claude (P)Sciences physiques, sciences de
						l’éducation</td></tr></table>

Si l’on résume, la classe 1 est la plus volumineuse, qui offre une grande variabilité des thèmes abordés ce qui en fait la richesse et l’intérêt. C’est aussi la classe la plus homogène. Elle rassemble 16 auteurs, dont 5 monodisciplinaires et 11 pluridisciplinaires, qui représentent ensemble 19 disciplines-mère différentes. Les résultats sont significatifs, avec des Khi<sup>2</sup> moyennement élevés. Parmi les auteurs, nous avons trois résultats supérieurs à 100, dont Cazenave (χ² 265) suivi de Nicolescu puis de Letellier. Tous les autres Khi<sup>2</sup> sont compris entre 96 et 1. Les disciplines-mères des auteurs sont bien représentées dans cette classe comme l’indique l’analyse textuelle.

### Classe 2 : Unité textuelle n°6672 de Khi<sup>2</sup> 69 et suivantes

Nous enregistrons un total de 7 auteurs regroupés dans la classe 2 (tableau 4).

<table><caption>Tableau 4 — *Auteurs et disciplines de la classe 2 recensés par ordre alphabétique* — (P) = pluridisciplinaire</caption><tr><td>AuteursDisciplinesBiès, Jean (P)Lettres, philosophieBourguignon, André
						(P)Médecin, psychiatreDe Bono, Marc-Williams (P)Neurobiologie,
						épistémologie, poésie Lupasco, Stéphane (P)Philosophie des sciences,
						physique théoriqueNicolescu, Basarab (P)Physique théorique,
						philosophieSallaberry, Jean-Claude (P)Sciences physiques, sciences de
						l’éducationDominique Temple (P) Biologie, philosophie</td></tr></table>

Si l’on résume, la classe 2 est une classe spécialisée, ce qui en fait sa spécificité et explique sa puissance. Elle rassemble 7 auteurs tous pluridisciplinaires, qui représentent ensemble 11 disciplines-mère différentes. Parmi les auteurs, Stéphane Lupasco (χ² 1124) est celui dont les résultats atteignent un niveau exceptionnel. Cela est en partie dû au fait qu’il remplit toutes les unités textuelles les plus significatives de la classe 2, et que le thème central de l’article de Nicolescu porte sur Lupasco (χ² 355), ce qui en accroit la visibilité et l’importance. Nous constatons ensuite une très forte baisse des résultats pour les deux auteurs suivants. Après le triptyque dominant : Lupasco, Temple et Nicolescu, nous assistons à un effondrement des valeurs du Khi<sup>2</sup> des autres auteurs. L’analyse textuelle offre la présence des formes les plus significatives avec des Khi<sup>2</sup> très élevés (p.ex : logique χ² 1132). La philosophie des sciences est représentée, et la physique quantique est omniprésente, sous toutes ses formes. L’analyse textuelle et sémantique confirme bien la référence à la ou aux disciplines-mères des auteurs dans leur utilisation lexicale pour définir la TD française.

### Classe 3 : Unité textuelle n°2153 de Khi<sup>2</sup> 32 et
				suivantes

Nous enregistrons un total de 20 auteurs regroupés dans la classe 3 (tableau 5).

<table><caption>Tableau 5 — *Auteurs et disciplines de la classe 3 recensés par ordre alphabétique* — (M) = monodisciplinaire (P) = pluridisciplinaire</caption><tr><td>AuteursDisciplinesBarbara, Jean-Gaël (P)Neurosciences, histoire des
						sciencesBlanchet, Corinne (M)Psychologue cliniqueBlesson, Pierre (M)Sciences
						de l’éducationBourguignon, André (P)Médecine, psychiatrieCarmona, Bernard
						(M)  Sciences éducation Casili, Antonio A. (M)SociologieChamak, Brigitte
						(P)Neurobiologie, sociologie, histoire des sciencesDe Béchillon, Denys
						(M)Droit, constitutionnalisteDepaulis, Alain (P) Psychologie,
						psychothérapieFrayssinhes, Jean (P)sc. commerciales, économie, gestion,
						éducation, numériqueGalvani, Pascal (P)Psychosociologie, sciences
						éducationLascaux, Murielle (M)PsychologieLe Boulch, Gaël (M)Sciences de
						gestionLeleu-Merviel, Sylvie (M)Sciences info-comLenesley, Pauline
						(M)Sciences de gestionMorin, Edgar (P)Sociologie, philosophiePasquier,
						Florent (P)Sciences éducation, info-com, relation publique Paul, Patrick
						(P)Médecine générale et chinoise, sciences éducationRousselon, Valérie
						(M)PsychothérapieTrocmé-Fabre, Hélène (P)Linguistique, lettres, sciences
						humaines</td></tr></table>

Si l’on résume, la classe 3 représente le cœur du sujet : la transdisciplinarité. Elle agrège le plus grand nombre d’auteurs de toutes les classes, dont 10 monodisciplinaires et 10 pluridisciplinaires, et totalise 24 disciplines-mères distinctes. Ce rassemblement nombreux est logique, car nous sommes dans la classe de la TD, objet de cette étude. L’analyse textuelle indique à des degrés divers, que toutes les disciplines-mères sont présentes dans les productions de nos participants. Parmi les auteurs, Gaël le Boulch (χ² 281), est celui dont les résultats s’agrègent en premier d’une façon dominante, puis nous observons une lente décroissance des valeurs de Khi<sup>2</sup>, sans enregistrer une chute des résultats aussi brutale que dans la classe 1. Rappelons que le classement des mots et expressions est basé sur la valeur du Khi<sup>2</sup> de chacun d’eux. Moins celui-ci est élevé, moins il est significatif statistiquement. Nous confirmons que tous ces auteurs s’appuient sur leur(s) discipline(s) mères, à des degrés différents, pour exprimer leur vision de la TD.

### Classe 4 : Unité textuelle n°4941 de Khi<sup>2</sup> 49 et
				suivantes

Nous enregistrons un total de 12 auteurs regroupés dans la classe 4 (tableau 6).

<table><caption>Tableau 6 — *Auteurs et disciplines de la classe 4 recensés par ordre alphabétique* — (M) = monodisciplinaire (P) = pluridisciplinaire</caption><tr><td>AuteursDisciplinesBot, Ludovic (M)PhysiqueCrespin, Graciela C.
						(M)Psychologie cliniqueDepaulis, Alain (P) Psychologie,
						psychothérapieFrayssinhes, Jean (P)sc. commerciales, économie, gestion,
						éducation, numériqueGuillaume, Astrid (P) Études médiévales,
						sémiotiqueGuillon, Bernard (P)Science économique, gestion, science de la
						vieLandier, Hubert (M)ÉconomieLenesley, Pauline (M)Sciences de
						gestionMartinez, Fabien (P)Management et développement durablePasset, René
						(M)ÉconomieQuéau, Philippe (P)École polytechnique, science information et
						communicationTrocmé-Fabre, Hélène (P)Linguistique, lettres, sciences
						humaines</td></tr></table>

Si l’on résume, la classe 4 inclut 12 auteurs, dont 5 monodisciplinaire et 7 pluridisciplinaires, et totalise 18 disciplines-mères » différentes. Parmi les auteurs, Fabien Martinez (χ² 501) est celui dont la force statistique des résultats est la plus élevée dans la classe, suivie ensuite d’une décroissance des Khi<sup>2</sup> assez rapide. Nous sommes en présence d’un mix de sciences dures, de management et d’économie, avec des références à la sémiotique, la gestion, et la psychologie. Nous confirmons les références, à des niveaux différents, des auteurs à leur(s) discipline(s)- mère(s) dans leur utilisation textuelles et lexicale de la TD.

<footnote n="4">La cooccurrence est la présence simultanée de mots ou autres unités linguistiques dans un énoncé.</footnote>

<footnote n="5">Lire entre parenthèses : (M) monodisciplinaire, (P) pluridisciplinaire.</footnote>
# 6. Disciplines par classes et influences

<table><caption>Tableau 7 — *Spectre et poids des disciplines principales*<sup>1</sup>*représentées* — <sup>1</sup> Ne figurent pas des sous-disciplines connexes telles que : psychothérapie, lettres arabe, médecine chinoise etc. que nous avons pu comptabiliser dans la pluridisciplinarité des auteurs concernés.</caption><tr><td>Relation publique111,20 Sémiotique1233,61 Histoire des
						sciences/arts1344,81 Théologie111,20 Total2311321783</td></tr></table>

La classe 3 est celle qui regroupe le plus grand nombre de disciplines (20) et offre la plus importante comptabilisation (32). La classe 2, est celle qui en agrège le moins (6), avec la plus faible comptabilisation (11). Les disciplines les plus représentées sont :

1. les sciences de l’éducation, avec neuf chercheurs ;
2. les sciences physiques, avec huit chercheurs ;
3. les sciences économiques, la psychologie, les lettres et poésie, la philosophie, ex-aequo avec sept chercheurs ;
4. les sciences de gestion avec 6 chercheurs.
# 7. Explicitations et discussion

Cette étude est originale par sa thématique inusitée, une méta-analyse de la TD française, mais aussi parce qu’elle s’appuie essentiellement sur une analyse textuelle, elle-même basée sur des statistiques textuelles formelles qui se veulent plus "objectives", car moins sujettes aux biais que les statistiques classiques. En outre, nous avons été attentif à éviter les principaux biais cognitifs habituels du chercheur, soit : 1) le biais de recrutement en écartant les éléments affectifs lors du choix des chercheurs et articles ; 2) l’effet de halo, qui donne du crédit à la première impression positive ; 3) l’effet de Horn qui à l’inverse donne du crédit aux premières mauvaises impressions ; 4) le biais de confirmation d’hypothèse, qui donne du crédit à nos croyances, à nos convictions, sans tenir compte des éléments qui les contredisent (Frayssinhes, 2022). Enfin pour y parvenir, nous nous sommes appliqués à éviter une trop "forte interprétation" des résultats obtenus, pour éviter involontairement d’en accentuer le sens.

Le choix méthodologique de l’analyse textuelle, permet en outre de garantir un niveau cohérent de précision de la cartographie obtenue. Toutes les unités textuelles ainsi que les classes qui en découlent, disposent d’un Khi<sup>2</sup> significatif à très significatif, ce qui atteste de la robustesse des résultats statistiques. Des liens, d’importances diverses selon les auteurs, valident notre hypothèse de départ, quant à l’impact positif de la discipline-mère des chercheurs sur leur théorisation. À partir des 60 textes rédigés par des auteurs dont l’appartenance est mono ou pluridisciplinaire, et analysés avec le logiciel Alceste, nous avons pu établir sans aucune ambiguïté que chaque discipline-mère devient actrice et productrice de la théorisation du chercheur, se transformant ainsi en une variable active dans l’orientation et la conduite de sa réflexion, de son analyse et de sa formulation de la théorisation de la transdisciplinarité sur laquelle il travaille. Nous validons l’hypothèse que la ou les disciplines-mères, influencent favorablement les théorisations de la TD réalisées par nos participants à la méta-analyse.

Nous avons également pu constater chez au moins trois auteurs, que les disciplines liées à l’autodidaxie pour Edgar Morin (physique), et à l’auto-apprentissage chez Lupasco (physique) et chez Denys De Béchillon (anthropologie, philosophie, sociologie), sont également indicatrices d’unités textuelles et d’une utilisation tout aussi normée que les apprentissages académiques, c’est-à-dire sanctionnés par un diplôme. L’apprentissage tout au long de la vie, prend ici tout son sens. Tous les auteurs figurent dans les résultats d’analyse, mais le poids de chacun est singulier, lié à la nature des contenus, à l’expression sémantique, mais aussi contraint au volume textuel de l’article choisi. Les concepteurs d’Alceste indiquent en effet qu’il est nécessaire de disposer d’un corpus conséquent pour obtenir un traitement des informations qualitatives optimisé. Plus les datas sont nombreuses, plus les résultats sont pertinents. C’est l’agrégation des articles qui fondent le corpus, qui sont analysés dans leur ensemble, formant une totalité indissolublement stratifiée, et non pas les articles pris individuellement. La méta-analyse représente ainsi un tout supérieur à la somme de ses parties, car elle permet grâce à l’analyse textuelle réalisée avec Alceste, de créer de multiples interactions entre des dizaines de milliers de noms, de verbes, d’adjectifs, d’adverbes, etc., et de proposer des orientations signifiantes claires qu’il serait quasiment impossible de réaliser manuellement. Cela limite également les biais cognitifs créés involontairement par le chercheur lorsqu’il est seul à analyser les textes. L’analyse textuelle offre ainsi un appui informatique pertinent, utilisé comme guide d’une description d’usage des formes linguistiques présentes dans le corpus qui peuvent nous aider à découvrir des sens cachés et à nous orienter vers de nouvelles perspectives et/ou pistes de réflexion.
# Conclusion

Nous confirmons nos premiers résultats statistiques recueillis lors de nos prolégomènes avec un corpus restreint. Nous validons statistiquement l’intuition de départ, qui n’était basée que sur une analyse textuelle manuelle et empirique des lectures que nous avions faites de travaux de chercheurs en TD sur les cinq continents. La transdisciplinarité telle qu’elle se présente dans cette méta-analyse est sans conteste plurielle et multiple, fortement influencée par les disciplines-mères des auteurs participants, en lien total avec le cadre de référence, l’interprétation, la théorisation, et l’assimilation qu’en ont fait ces auteurs.

Cette méta-analyse de la TD française, s’appuie sur un corpus de 2,04 M0, et l’analyse avec le logiciel Alceste a mis en exergue 4 classes significatives. La première classe nommée « humanité » puisque c’est son thème central, recense des mots significatifs à ce thème : *monde, homme, poésie, Dieu, religion*. Elle offre une très large variabilité d’association d’interdisciplines humaines et de centres d’intérêt, qui vont au-delà de la seule vision « scientifique » de la transdisciplinarité avec un volet spiritualité et mysticisme conséquent, ainsi qu’un intérêt pour l’interculturel. La deuxième classe a été nommée « tiers-inclus » les principaux mots significatifs relevés par l’analyse et associés à ce thème sont : *antagonisme, logique et contradiction* avec son père spirituel, Stéphane Lupasco. Nous sommes ici dans les fondamentaux théoriques de la TD vue par les chercheurs français, avec des khi<sup>2</sup> très élevés. La troisième classe recense des mots significatifs à la thématique de « discipline ». Elle concerne l’étude épistémologique, la démarche et les méthodes de recherche de l’interdisciplinarité à la transdiscipline, puis à la transdisciplinarité, sans oublier la résolution des problèmes. La quatrième classe appelée « gestion d’entreprise » en raison de sa thématique centrale, comporte des mots significatifs en lien avec l’entreprise, la gestion, le développement et le management économique et durable, sans oublier les polycrises auxquelles nous devons faire face. Avec ces quatre classes explicites, nous disposons maintenant d’une première cartographie française quant à la façon dont la recherche s’est emparée de la transdisciplinarité. Mais ceci n’est qu’un premier pas ; elle devra être confrontée à d’autres études, à d’autres cultures. Nous savons maintenant que la TD en France est plurielle et diverse, mais il nous semble important de réaliser un état des lieux sur les cinq continents, pour en mesurer les écarts éventuels.

Notre objectif futur, est de compiler tous les articles significatifs de chercheurs dans d’autres pays significatifs de la recherche transdisciplinaire (Brésil, Portugal, Canada, Russie, Suisse, etc.) de réaliser également une méta-analyse qualitative de chacun d’eux à l’aide des mêmes méthodologies et outils, en vue de comparer les résultats avec ceux de la méta-analyse française. Nous espérons pouvoir ainsi mesurer les variabilités contingentes, les concordances et/ou les dissonances éventuelles, examiner si la « culture » peut également devenir une variable active, et ainsi progressivement tenter d’obtenir une cartographie précise de la transdisciplinarité dans le monde.

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