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Enregistrement W4406402980 · doi:10.1108/s0278-120420250000041003

What Do We Use “Agency” for? A Critical Empirical Examination of Its Uses in the Sociological Literature

2025· book-chapter· en· W4406402980 sur OpenAlexaff
Emre Amasyalı, Axel van den Berg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)SociologyEmpirical examinationEpistemologySocial sciencePhilosophyActuarial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of the concept of “agency,” in the sense of action that is to some extent free of “structural” constraints, has enjoyed enormous and growing popularity in the sociological literature over the past several decades. In a previous paper, we examined the range of theoretical rationales offered by sociologists for the inclusion of the notion of “agency” in sociological explanations. Having found these rationales seriously wanting, in this paper we attempt to determine empirically what role “agency” actually plays in the recent sociological literature. We examine a random sample of 147 articles in sociology journals that use the concept of “agency” with the aim of identifying the ways in which the term is used and what function the concept serves in the sociological explanations offered. We identify four principal (often overlapping) uses of “agency”: (1) purely descriptive; (2) as a synonym for “power”; (3) as a way to identify resistance to “structural” pressures; and (4) as a way to describe intelligible human actions. We find that in none of these cases the notion of “agency” adds anything of analytical or explanatory value. These different uses have one thing in common, however: they all tend to use the term “agency” in a strongly normative sense to mark the actions the authors approve of. We conclude that “agency” seems to serve the purpose of registering the authors' moral or political preferences under the guise of a seemingly analytical concept.

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)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,262
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,262
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0320,027
Études des sciences et des technologies0,0140,073
Communication savante0,0230,034
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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