The Gift of a Vocation: Learning, Writing, and Teaching Sociology
Notice bibliographique
Résumé
To write a sociological festschrift for a scholar necessarily means looking at a chain of influence instead of one person. In this essay, I honor William Shaffir, Emeritus Professor of Sociology at McMaster University, who taught me as I worked towards the MA. I examine what I learned from him by starting with my undergraduate experiences at McGill University, where Billy (I never heard anyone call him William) received his PhD. We shared influences there, including those who had studied with Howard S. Becker at Northwestern University. I then turn to my time at McMaster, and how Billy strengthened my knowledge of symbolic interactionism and qualitative methods, as well as taught me important lessons about writing. He also reduced graduate students’ anxieties, including mine, through two words: “No problem.” My experiences with Billy provided a model of mentoring that challenged the usual hierarchy between graduate students and professors. Those lessons were reinforced as I pursued a PhD at the University of Minnesota and spent two quarters at Northwestern University as a visiting student. These connecting influences helped me write and teach sociology in a largely quantitative department at the University of North Carolina-Chapel Hill, where I lacked the kind of support I had received as an undergraduate and graduate student. I taught there over 37 years, practicing the kind of sociology and mentoring that Billy generously modeled so many years ago.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».