L'entretien du mois: Nathalie Magnenat
Parce que la FBM, ce ne sont pas que les professeur·e·s ordinaires, nous présentons chaque mois un·e jeune chercheur·euse, issu·e des sciences fondamentales ou cliniques, ou un membre du Personnel administratif et technique (PAT). Sous le feu des projecteurs ce mois, Nathalie Magnenat, responsable des outils bibliométriques et de la direction administrative des animaleries.
Nathalie Magnenat, pouvez-vous résumer votre parcours?
J'ai suivi des études de biologie à l'Université de Fribourg, et c'est là aussi que j'ai soutenu ma thèse, effectuée à l'Université de Berne sur la traduction de l'ARN en protéines dans les levures. Je suis ensuite partie en Californie faire un post-doc au Scripps Research Institute, où j'ai développé des modèles cellulaires et animaux dans le domaine de l'immunologie. J'y ai travaillé six ans en tant que research scientist. Puis, peu après mon retour en Suisse, après la naissance de mon deuxième enfant, j'ai décidé de changer d'orientation professionnelle. J'ai trouvé un poste au sein de l'incubateur Eclosion, à Genève, dans le domaine des sciences de la vie, avant de rejoindre la FBM en 2008 comme collaboratrice scientifique.
Actuellement, en tant que responsable de la sacro-sainte bibliométrie. Vous êtes donc une personne centrale de la Faculté dans le jeu des promotions et nominations!
Sans doute, mais la bibliométrie n'est qu'une information parmi d'autres, une annexe à l'évaluation à utiliser avec prudence. D'autres aspects me paraissent aussi importants, voire plus, comme les qualités d'enseignant, les compétences cliniques pour les médecins, et les qualités humaines. Concernant la bibliométrie, qui sert à quantifier la production scientifique, je me rends compte qu'elle est souvent perçue assez négativement par les chercheurs. Ceux-ci ne sont pas toujours très au clair quant à la méthodologie. Or nous sommes totalement transparents quant aux indicateurs. Au sein de la Faculté, nous avons même pris soin d'élargir leur nombre, afin de lisser les biais et d'avoir le plus d'informations possible. Nous avons six indicateurs en tout.
A commencer par le fameux Impact Factor...
Oui. Il a été créé par Eugène Garfield dans les années 60 pour quantifier l'influence des revues scientifiques. L'Impact Factor ou «IF» est calculé chaque année à partir de la base de données bibliographique Web of Science (WoS) de la société Thomson Reuters. Ses critères de sélection des revues sont très stricts, très bien définis. Parmi les stars, les journaux avec le coefficient le plus élevé, on retrouve bien sûr Nature, Science, The New England Journal of Medicine, The Lancet, etc. Mais il y en a plus de 10'000 en tout! Par contre, la sélection est majoritairement anglophone. J'ajoute que cet indicateur ne juge pas la qualité d'un article, mais la notoriété de la revue dans laquelle il est publié. Et cet Impact Factor, nous le pondérons en fonction du type de publication (est-ce un article, donc une recherche originale, un compte-rendu, autrement dit un «état de l'art» de la recherche, une lettre, une étude de cas, un éditorial?) et de la position de l'auteur dans la publication. Nous parlons dès lors, suite à cette pondération, d'Impact Factor attribué.
Quels sont les autres indicateurs?
Il y a le «h-Index» créé par le physicien Jorge E. Hirsch en 2005, qui essaie de quantifier l'impact global de la production d'un scientifique en tenant compte de la distribution des citations de tous ses travaux. Pour exemplifier son fonctionnement, pour avoir un bon h-index, il vaut mieux avoir publié 16 papiers qui ont chacun été cités 16 fois (h-index = 16), plutôt qu'un seul article cité 100 fois et 15 autres jamais cités (h-index = 1). Cet h-index, nous le scindons en deux indicateurs: un h-index sur la carrière, et un h-index sur les six dernières années, pour ne pas pénaliser les jeunes chercheurs. Quatrième indicateur, les citations totales, soit le nombre total de fois que les travaux d'un chercheur ont été cités. Cinquième indicateur, le nombre total de citations des papiers où l'auteur figure en première ou dernière position. Sixième indicateur, purement lausannois celui-là, le RPU ou «Research Production Unit» est une pondération de l'Impact Factor tenant compte du domaine spécifique de chaque revue. En effet les rythmes de production scientifique et les habitudes de citation varient beaucoup d'un domaine à l'autre.
C'est un travail considérable...
Nous effectuons plus de 250 bibliométries par an, pour une Faculté qui compte quelque 700 cadres académiques. C'est beaucoup, d'autant que ce travail est peu automatisable en l'état. Par exemple, les bases de données du Web of Science et MEDLINE, qui sont les sources de données principales pour la bibliométrie à la FBM, posent d'énormes problèmes liés à l'identification des revues et des auteurs (homonymie, hétérogénéité dans les noms des affiliations et des titres des revues, co-authorship...). Il y a aussi les variations de noms d'une personne comme c'est le cas pour celles et ceux qui changent de nom après leur mariage: les scientifiques devraient garder leur nom de scène comme les artistes! Pour ces raisons, il est capital que les chercheurs gardent à jour leurs données dans Serval, où tout est ensuite validé par les bibliothécaires avant d'être exploité dans la bibliométrie.
Vous vous occupez de la bibliométrie, mais aussi des animaleries: deux univers assez différents, non?
En ce qui concerne la bibliométrie, c'est un travail en solitaire même si j'ai l'aide de deux auxiliaires à temps partiel. Au contraire des animaleries, où il y a beaucoup d'interactions, avec les vétérinaires, les différents responsables de sites, les architectes et l'adjoint aux infrastructure pour l'adaptation des locaux, beaucoup de membres du PAT. Ce travail en équipe me plaît beaucoup. Il y a donc dans mon poste des aspects très différents, qui font que c'est très varié!
par $author.firstName Nicolas Berlie - Communication FBM