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Enregistrement W4324018127 · doi:10.1111/1468-4446.13012

What cultural hierarchy? Cultural tastes, status and inequality

2023· article· en· W4324018127 sur OpenAlexaff
Mads Meier Jæger, Rikke Haudrum Rasmussen, Anders Holm

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sociology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesVelux Fonden
Mots-clésSocioeconomic statusHierarchyCultural capitalSociologySocial psychologyPerceptionDisadvantagedPsychologySocial scienceDemographyPolitical scienceEconomicsPopulationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on cultural stratification often draws on Bourdieu's misrecognition model to interpret socioeconomic gradients in cultural tastes and participation. In this model, an assumed cultural hierarchy leads individuals to adopt cultural tastes and behaviours whose status is congruent with that of their socioeconomic position (SEP). Yet, this assumed cultural hierarchy remains opaque. In this paper, we derive and test three empirical implications of the cultural hierarchy: (1) cultural activities have different status (recognition); (2) individuals in high and low SEPs have similar perceptions of the status of cultural activities (necessary condition for misrecognition); and (3) individuals prefer and engage in cultural activities whose status matches that of their SEP (status congruence). We collected survey data in Denmark and find that cultural activities differ in terms of perceived status (e.g., opera has higher perceived status than flea market), status perceptions are similar in high- and low-SEP groups and individuals prefer activities whose status matches that of their SEP. These results are consistent with the idea that a cultural hierarchy exists that sustains SEP gradients in cultural tastes and participation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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