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Enregistrement W2288504246 · doi:10.1111/socf.12247

Gender, Field, and Habitus: How Gendered Dispositions Reproduce Fields of Cultural Production

2016· article· en· W2288504246 sur OpenAlexaffabout
Diana L. Miller

Notice bibliographique

RevueSociological Forum · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMusic History and Culture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitusSociologyField (mathematics)Action (physics)Gender studiesCultural capitalSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bourdieu argues that fields of action produce a specific habitus in participants, and views this specific habitus as a mechanism through which the field is reproduced. Although Bourdieu acknowledges the habitus as gendered, he does not theorize gender as part of the mutually constitutive relationship between field and habitus. Using evidence from two cultural fields, the Toronto heavy metal and folk music scenes, I show that gender is central to the process through which field and habitus sustain each other. The metal field produces a “metalhead habitus” that privileges gender performances centered on individual dominance and status competition. In contrast, the “folkie habitus” encourages gender performances centered on caring, emotional relations with others, and community‐building. These differently gendered habitus support different working conventions: music production occurs largely through volunteer‐based nonprofit organizations in the folk field, and individual entrepreneurship in the metal field. The gendered habitus also supports different stylistic conventions: guitar virtuosity in the metal field, and participatory music‐making in folk. Applying a gendered lens to the field–habitus relationship clarifies the mechanisms through which cultural fields shape individual action, and the mechanisms through which cultural fields are reproduced and maintained.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,023
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,185 · 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'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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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