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Enregistrement W2058025240 · doi:10.1525/sop.2008.51.4.853

Access to Expertise as a Form of Social Capital: An Examination of Race- and Class-Based Disparities in Network Ties to Experts

2008· article· en· W2058025240 sur OpenAlexaboutno aff
Erin York Cornwell, Benjamin Cornwell

Notice bibliographique

RevueSociological Perspectives · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedSocial capitalRace (biology)Social stratificationSocial network (sociolinguistics)Social mobilitySocial classSociologyLife chancesInterpersonal tiesQuarter (Canadian coin)Public relationsClass (philosophy)Social psychologyPsychologyPolitical scienceEconomic growthEconomicsSocial scienceComputer scienceGender studiesWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social capital theory suggests that individuals can access resources through their relationships with others. While research in this area typically focuses on the potential benefits of having high-status network alters, the authors emphasize that relationships with experts, in particular, provide access to specialized knowledge. Expertise may be accessed through formal, contractual means. But individuals who have an expert within their network of close family and friends may benefit from more convenient and lower cost expertise. The authors explore the prevalence and nature of expert contacts within individuals' social networks using data from the 1985 and 2004 General Social Surveys. About a quarter of Americans identify an expert among their network contacts. Racial minorities and members of the lower- and working-classes have less access to experts within their personal networks, however, and minorities have become particularly disadvantaged over the past two decades in terms of both overall and informal access to expertise. The authors urge further research to examine the causes of disparities in social network ties to experts and their implications for processes of social stratification.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations155
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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