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Enregistrement W2032116432 · doi:10.1177/0038038512454950

The Role of Subjectivity and Knowledge Power Struggles in the Formation of Public Policy

2012· article· en· W2032116432 sur OpenAlexfundno aff
Sally Shortall

Notice bibliographique

RevueSociology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueContemporary Sociological Theory and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésLegitimacyNormativeSociologySubjectivityPower (physics)Value (mathematics)Context (archaeology)IncentiveEmpirical researchEpistemic communityPublic policyEmpirical evidenceSociology of scientific knowledgeEpistemologyPositive economicsPublic relationsSocial sciencePolitical scienceLawEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing incentive for sociologists to demonstrate the use-value of their research. Research ‘impact’ is a driver of research funding and a measure of academic standing. Academic debate on this issue has intensified since Burawoy’s (2004) call for a ‘public’ sociology. However, the academy is no longer the sole or primary producer of knowledge and empirical sociologists need to contend with the ‘huge swathes’ of social data that now exist (Savage and Burrows, 2007). This article furthers these debates by considering power struggles between competing forms of knowledge. Using a case study, it specifically considers the power struggle between normative and empirical knowledge, and how providers of knowledge assert legitimacy for their truth claims. The article concludes that the idea of ‘impact’ and ‘use-value’ is extremely complex and depends on the policy context of knowledge power struggles, and on how policy makers want to view the world.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,119
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1190,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0120,006
Études des sciences et des technologies0,0190,174
Communication savante0,0400,041
Science ouverte0,0040,024
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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