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Enregistrement W3149027504

Paths to Work: The Political Economy of Education and Social Inequality in the United States, 1870-1940

2017· dissertation· en· W3149027504 sur OpenAlexfundno aff
Cristina Viviana Groeger

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Scholarship at Harvard (DASH) (Harvard University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRace, History, and American Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityUniversity of Massachusetts BostonBoston Area Research InitiativeHarvard UniversityNational Academy of EducationPrinceton University
Mots-clésInequalityWork (physics)PoliticsPolitical scienceSocial inequalityPolitical economyEconomicsDevelopment economicsEngineeringMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation examines how the expansion of formal education, so often hailed as a road to opportunity, gave rise to a new form of social inequality in the modern United States. Using quantitative data analysis and qualitative archival sources, it traces the transformation from workplace-based training for employment in the nineteenth century to school-based training in the twentieth century. This dissertation examines the city of Boston, a city that pioneered many developments in American education and was home to a heterogeneous population and diversified economy. Prior interpreters have applied competing frameworks to the relationship between education and work: “human capital” by economists, “credentialism” by sociologists, and “skill-formation regimes” by political scientists. By delving deeply into the history of this transformation, I show how an expanding landscape of schools facilitated social mobility for some, especially women and second-generation immigrants, but also encouraged “professional” strategies of job control based on exclusionary educational credentials that overwhelmingly benefited an educated, white, male, elite. My dissertation reorients the focus of contemporary inequality scholarship from the “turning point” of the 1970s to the profound transformation of paths to work a century earlier.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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