Validité interne

La validité interne désigne la véracité des résultats obtenus, leur adéquation avec la réalité. Notre devis étant corrélationnel prédictif, il s’agit de s’assurer que les effets observés sur les variables prédites (le ratio inventeurs/auteurs et le statut d’inventeur) sont causés par les variables prédictives du modèle (p. ex. le sexe, le statut, la contribution) et non par d’autres variables non prises en compte dans l’étude (Fortin et Gagnon, 2016; Guba et Lincoln, 1989).

La validité interne de notre recherche est assurée de deux façons. D’abord, nous avons utilisé les informations à notre disposition pour identifier les caractéristiques des chercheurs (réputation et sexe) ainsi que la nature et l’ampleur des contributions respectives des auteurs de chacun des articles. Cela permet de contrôler un maximum de facteurs lors des analyses statistiques. De plus, nous assurons la validité interne de notre recherche en utilisant les tests statistiques appropriés et en mettant l’accent sur l’ampleur des effets observés (et pas seulement sur la significativité statistique des résultats) dans la présentation des résultats. Des précautions

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sont en effet de mise dans l’interprétation des relations observées entre les variables prédictives et prédites. Les différences entre les groupes peuvent être statistiquement significatives sans pour autant être assez importantes pour ressenties ou remarquées en pratique.

Selon Creswell (2009), une bonne connaissance du phénomène étudié et des variables utilisées permet d’augmenter la validité interne d’une recherche. En ce sens, la revue de la littérature présentée au Chapitre 1 et le fait que l’auteur de la présente recherche ait antérieurement participé à des projets de recherche sur les pratiques d’attribution du statut d’auteur et sur la division du travail au sein des équipes de recherche (Larivière et al., 2016; Mongeon et al., 2017; Paul-Hus et al., 2017) permettent d’améliorer la validité interne de notre recherche.

2.4.3. Validité de construit

La validité de construit est l’adéquation entre les variables prédictives et prédites et les construits théoriques qu’elles mesurent (Fortin et Gagnon, 2016). Parmi les nombreuses menaces à la validité de construit décrites par Shadish et al. (2002), les suivantes s’appliquent à notre recherche :

1. La description inadéquate des construits.

2. L’utilisation d’une seule mesure pour opérationnaliser les construits. 3. L’utilisation d’une seule méthode.

Afin d’assurer la validité de construit de notre étude, nous avons présenté au Chapitre 1 une revue exhaustive de la littérature portant sur les concepts et les phénomènes qui nous intéressent, et nous avons clairement expliqué et justifié leur opérationnalisation. Nous utilisons également plusieurs mesures pour opérationnaliser la notion de contribution, soit la position dans la liste des auteurs (position), le fait d’être à l’intérieur ou à l’extérieur d’un sous-ensemble d’auteurs listés en ordre alphabétique (rôle), et la contribution indiquée dans les déclarations de contributions des auteurs (contribution). L’utilisation d’une seule méthode (la bibliométrie) demeure une limite de notre étude. En effet, l’étude des pratiques d’attribution des statuts d’auteur et d’inventeur à l’aide d’autres méthodes quantitatives (p. ex. enquête) ou qualitatives (p. ex. étude de cas) pourrait éventuellement confirmer ou nuancer les résultats de notre étude.

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2.4.4. Validité externe

La validité externe fait référence à la possibilité de généraliser les résultats de l’analyse à l’ensemble de la population et à d’autres contextes ou périodes que ceux pris en compte dans l’étude (Fortin et Gagnon, 2016; Guba et Lincoln, 1989; Shadish et al., 2002). Un des obstacles à la validité externe est la généralisation des résultats à différentes périodes sans tenir compte des différences entre ces périodes pouvant avoir un effet sur les résultats (Fortin et Gagnon, 2016; Shadish et al., 2002). Nous neutralisons cette menace, d’une part, en analysant des données couvrant une période de vingt-cinq ans et, d’autre part, en introduisant l’année du dépôt du brevet comme variable de contrôle dans nos modèles de régression. D’autres menaces potentielles découlent de l’échantillonnage (la sélection des cas étudiés) et du choix du milieu étudié. Le fait que nous effectuons nos analyses sur un grand nombre d’observations (l’ensemble de la population accessible, dans la plupart des cas), contribue à neutraliser ces menaces et à maximiser la validité externe de notre étude.

2.4.5. Fidélité

La fidélité de la recherche fait référence au fait que d’autres chercheurs puissent la reproduire et obtenir les mêmes résultats (Guba et Lincoln, 1989; Pickard, 2007). Notre recherche est en grande partie peu vulnérable aux facteurs pouvant en réduire la fidélité (p. ex. le codage par des humains) puisqu’une grande partie des données est tirée directement des notices bibliographiques des articles et des brevets. Cependant, l’identification des contributions respectives des auteurs des articles a nécessité un codage manuel. Ce codage a été vérifié au moyen d’un test intercodeur dont le résultat (taux d’accord de 89,7 %) permet d’avoir confiance en sa validité. En effet, un taux d’accord au-delà de 80 % est généralement jugé satisfaisant (Fortin et Gagnon, 2016). De plus, nous avons vérifié que le critère de fidélité était respecté en documentant en détail la méthode d’appariement des articles et des brevets, le processus de validation (manuel en partie) des PBA ainsi que les méthodes de collecte des autres données afin que d’autres chercheurs puissent être en mesure de fidèlement reproduire notre recherche.

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2.4.6. Objectivité

Le critère de l’objectivité fait référence au fait que la recherche n’est pas influencée par les biais, valeurs, motivations, intérêts ou préjugés du chercheur (Guba et Lincoln, 1989; Pickard, 2007). L’objectivité de notre recherche a été assurée par l’utilisation d’un devis méthodologique quantitatif se prêtant peu aux interprétations subjectives ou à l’influence du chercheur sur les mesures effectuées. Il demeure néanmoins une influence possible du chercheur dans le choix des mesures. Cette source de biais potentiel est contrôlée par la revue de la littérature ainsi que la justification et la transparence des choix effectués. La documentation détaillée de notre recherche et son évaluation par des collègues et pairs contribuent également à en assurer l’objectivité. De plus, certains des moyens utilisés pour assurer la validité de construit, notamment la revue exhaustive de la littérature, et la fidélité de l’étude aident aussi à en assurer l’objectivité.

Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons détaillé l’ensemble de nos choix et processus méthodologiques visant à apporter des réponses à nos questions de recherche. Notre recherche utilise les méthodes bibliométriques et a donc utilisé comme principale source de données les notices bibliographiques des articles du WoS et des brevets de la PatFT du USPTO fournies par l’OST. Nous avons décrit les opérations de traitement des données effectuées afin de former les PBA, ainsi que pour recueillir l’ensemble des variables requises pour notre analyse.

Notre devis méthodologique étant de type corrélationnel prédictif, nous avons formulé un ensemble de onze hypothèses de recherche et avons décrit les tests statistiques utilisés pour les vérifier, soit la régression linéaire et la régression logistique. Nous avons ensuite présenté les liens entre les hypothèses de recherche, les variables prédictives et prédites, la source de données utilisées pour obtenir ces variables, et les tests statistiques utilisés pour vérifier nos hypothèses.

Dans la dernière section, nous avons ensuite présenté un ensemble de critères servant à évaluer la qualité de la recherche quantitative. Les principales menaces à la validité de nos choix

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et outils méthodologiques ont été exposées, ainsi que les moyens utilisés pour neutraliser ces menaces autant que possible.

Chapitre 3. Résultats

Introduction

La présentation des résultats est divisée en deux sections. La première porte sur les prédicteurs du ratio inventeurs/auteurs des PBA. Elle couvre donc les deux premiers objectifs de la thèse et apporte des réponses aux questions de recherche QR1 à QR4 et aux hypothèses de recherche HS1 à HS4. La seconde section est subdivisée en trois sous-sections et présente la

relation entre la probabilité qu’un auteur figure parmi les inventeurs du brevet et la position dans la liste des auteurs, le rôle, la contribution, le sexe et la réputation. Elle couvre donc les objectifs 3 et 4, les questions de recherche QR5 à QR10 et les hypothèses de recherche HS5 à

HS11. Chaque section débute par un rappel des objectifs et des questions de recherche. Dans

chaque section, nous présentons des résultats descriptifs, les résultats des tests statistiques effectués, et validons les hypothèses associées à cette partie de l’analyse.