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Enregistrement W4312065681 · doi:10.1002/jhbs.22242

‘The Machine Takes Our Jobs Away’: The problem of technological unemployment in the work of Chicago sociologist William F. Ogburn

2022· article· en· W4312065681 sur OpenAlexafffund
Emy Kim, Mark Solovey

Notice bibliographique

RevueJournal of the History of the Behavioral Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueContemporary Sociological Theory and Practice
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésScholarshipObjectivismUnemploymentSociologySocial scienceTRACE (psycholinguistics)Work (physics)Political scienceLawEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the Chicago sociologist William F. Ogburn's (1886-1959) views about technological unemployment, which were intimately connected to his analysis of the social impacts of technological developments and resulting social problems due to cultural lag. We trace the development of his views as seen through his well-known 1922 book, Social Change with Respect to Culture and Original Nature, his important contributions to the President's Research Committee on Social Trends (1933), and his lesser-known pamphlets designed for a broader audience-Living with Machines (1933), You and Machines (1934), and Machines and Tomorrow's World (1938). He used these pamphlets to educate the public about the dangers of new machines and technological unemployment. In doing so, he drew upon sociological analysis in his professional scholarly writings and his long-standing personal interests in social betterment and social reform. Our analysis also calls into question the adequacy of existing scholarship on Ogburn that has emphasized his commitment to a statistical, dispassionate, and "objectivist" approach to social science research. We call for a revised, richer, and more complex view of Ogburn's work and legacy as one of the nation's leading social scientists during the first half of the 20th century.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,229 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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