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Enregistrement W2777961845 · doi:10.3102/0034654317748423

The Three Generations of Cultural Capital Research: A Narrative Review

2017· review· en· W2777961845 sur OpenAlexaff
Scott Davies, Jessica Rizk

Notice bibliographique

RevueReview of Educational Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural capitalSociologyNarrativeSocial capitalCapital (architecture)Social mobilitySocial scienceEpistemologySocial reproductionPositive economicsHistoryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines evolving uses of Bourdieu’s signature concept of Cultural Capital in American educational research. Bourdieu originally developed the concept in the 1960s and 1970s by mixing French intellectual traditions with ideas from American social science. American researchers have adopted the term over three generations. The first generation understood the concept during the 1970s and early 1980s within broader traditions of mobility research, educational stratification, and conflict theory. Between the late 1980s and early 2000s, a second generation produced three variants of the concept. Over the past decade, a third generation has elaborated those variants into three distinct streams. A first stream, the “DiMaggio tradition,” uses survey methods to conceive cultural capital as resources that shape student outcomes. A second stream, the “Lareau tradition,” uses qualitative observations to interpret cultural capital as family strategies that align with schools’ institutional rewards. A third stream, the “Collins tradition,” offers the most micro-oriented conception of cultural capital, seen as stocks of meanings that facilitate ritual interactions. We end by assessing this evolution and offering possibilities for a next generation of research.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,013
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,685
Tête enseignante GPT0,667
Écart entre enseignants0,018 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations217
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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