Julie McMullin. Understanding Social Inequality: Intersections of Class, Age, Gender, Ethnicity, and Race in Canada. Don Mills, ON: Oxford University Press, 2004.
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Dans Understanding Social Inequality, Julie McMullin présente une discussion utile et provocatrice des différentes approches et théories utilisées pour l'analyse des inégalités sociales. Quoique l'approche de McMullin soit ancrée dans une perspective critique de l'inégalité sociale, elle présente un cadre exhaustif pour comprendre la manière dont la classe, le sexe, l'âge, l'ethnicité et la race interagissent pour produire des inégalités sociales au Canada. La discussion et l'analyse sont à la fois fines et informatives. Bien que l'auteure examine des positions théoriques complexes, elle émaille sa présentation d'illustrations concrètes, lesquelles constituent des exemples pratiques à des fins de formation. Les glossaires, questions et lectures complétant chaque chapitre faciliteront les discussions en classe. Compte tenu de la finesse des arguments de McMullin, le texte semble être destiné à des personnes familières avec les théories sociales et les méthodes sociologiques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».