Une étude examine le nombre de scientifiques dont une région a besoin pour dominer dans un domaine

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Pour savoir combien de scientifiques une région a besoin pour devenir un leader dans une discipline, les chercheurs du Complexity Science Hub ont suivi des millions de scientifiques se déplaçant à travers le monde. Leur résultat : il n’y a pas de masse critique de scientifiques, mais il faut être un pionnier. Les régions peuvent rattraper leur retard plus tard, mais cela coûte cher.

L’étude est publiée dans la revue Chaos, solitons et fractales.

Si vous voulez ouvrir un restaurant, vous devez d’abord investir – dans les serveurs, les chefs, les installations et l’équipement – pour être rentable plus tard. « Les décideurs politiques et les investisseurs d’une région sont confrontés à une situation similaire. S’ils décident d’investir dans un nouveau domaine de recherche, ils doivent devenir leaders à un certain moment pour être rentables », explique Vito DP Servedio, chercheur au CSH.

Par conséquent, ils ont besoin de ressources financières et de scientifiques. « L’investissement précoce dans les domaines de recherche émergents est un moteur clé de la domination scientifique », a déclaré Servedio. Une fois que le pionnier a établi un domaine ou une technologie, les chercheurs sont également plus susceptibles d’évoluer vers ce nouvel environnement stimulant.

Ce phénomène de « devenir riche et plus riche » sous-tend le développement de la force scientifique dans une région. Et la mobilité des scientifiques est le moteur du développement des disciplines scientifiques. La question est alors de savoir combien de scientifiques une région doit-elle embaucher pour que d’autres scientifiques trouvent son environnement attractif et rejoignent ses institutions ?

Pas de masse critique

L’équipe n’a trouvé aucune preuve de l’existence d’un nombre minimum de chercheurs à embaucher. En d’autres termes, il n’y a pas de masse critique pour démarrer et poursuivre avec succès un nouveau domaine de recherche. Ici, les scientifiques se sont concentrés sur trois domaines scientifiques : les semi-conducteurs, les cellules souches embryonnaires (ESC) et la recherche sur Internet.

« D’une certaine manière, cela contredit la croyance généralement répandue selon laquelle il faut un nombre minimum ou une masse critique de chercheurs pour faire réussir un domaine. Dans notre étude, il devient évident que ce n’est pas le cas », déclare Stefan Thurner du CSH.

En fait, les régions semblent réussir lorsqu’elles parviennent à sauter tôt dans un train et à devenir des pionnières dans un domaine. « Nous constatons également, comme le bon sens le suggère, que les régions qui se lancent tôt dans les nouvelles technologies ont tendance à dominer les domaines scientifiques correspondants à l’avenir », explique Thurner.

Chine : Course coûteuse pour rattraper son retard

Si une région n’a pas été pionnière, mais souhaite tout de même devenir leader dans un domaine de recherche donné, elle doit faire des efforts extraordinaires pour rattraper son retard. « Les interventions stratégiques doivent être soutenues pendant des décennies pour concourir à une position de leader dans un domaine, comme cela est évident, par exemple, dans la science chinoise des semi-conducteurs, où le processus de rattrapage a commencé à la fin des années 1970 et a conduit à un rôle dominant aujourd’hui,  » dit Servedio.

Un modèle spécialement développé par les chercheurs peut expliquer le modèle de développement de la Chine – comment ils prennent en charge des domaines de recherche spécifiques et augmentent le nombre de scientifiques publiant dans ces domaines.

« Après tout, la Chine possède certaines des institutions à la croissance la plus rapide au monde. Avec notre modèle, vous pouvez clairement voir que la Chine comble l’écart avec les États-Unis, en prenant potentiellement des coûts énormes, mais en montrant également sa capacité à s’engager efficacement avec un impact élevé. Bien que les premiers arrivés puissent avoir un avantage dans certains contextes, il n’est pas nécessairement impossible pour les retardataires de rattraper ou même de surpasser les premiers arrivés dans un domaine scientifique », explique Márcia R. Ferreira, chercheuse au CSH.

Trois domaines de recherche et des millions de données

Avec l’aide de la base de données Dimensions, les chercheurs du CSH ont pu suivre les scientifiques se déplaçant à travers les régions du monde (ils ont dérivé ces mouvements des affiliations des scientifiques) dans trois domaines, à savoir les semi-conducteurs, les cellules souches embryonnaires (ESC) et la recherche sur Internet.

« De cette manière, nous avons analysé des données couvrant plusieurs décennies avec des informations sur des millions de publications, 20 millions de chercheurs et plus de 98 000 instituts de recherche dans le monde », déclare Servedio.

Dans le domaine de la recherche sur les semi-conducteurs, ils ont suivi 5 062 639 articles et 2 011 170 chercheurs dans 1 633 régions du monde entre 1941 et 2019 ; dans le domaine de la recherche sur les cellules souches, ils ont suivi 1 083 100 articles et 752 575 chercheurs dans 1 161 régions du monde au cours de la même période ; et dans le domaine de la recherche sur Internet, ils ont suivi 246 953 articles et 109 098 chercheurs dans 1 032 régions du monde entre 1956 et 2019.

« Ce que nos résultats montrent clairement, c’est que si les régions veulent devenir un leader dans un domaine, elles doivent essayer de s’impliquer tôt. Il est possible de rattraper son retard, mais cela a un coût énorme », déclarent Thurner et Servedio.

« Néanmoins, notre modèle de renforcement des capacités scientifiques est une simplification. Il existe d’autres facteurs qui contribuent au succès d’un domaine que nous n’avons pas encore pu explorer ici et qui feront l’objet d’analyses futures », déclare Ferreira.

Plus d’information:
Vito DP Servedio et al, La croissance sans échelle dans le renforcement des capacités scientifiques régionales explique la domination scientifique à long terme, Chaos, solitons et fractales (2022). DOI : 10.1016/j.chaos.2022.113020

Fourni par Complexity Science Hub Vienne

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