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Enregistrement W4409039649 · doi:10.1177/00016993251330960

Sociology of loneliness: An introduction

2025· article· en· W4409039649 sur OpenAlexafffund
Cécile Van de Velde

Notice bibliographique

RevueActa Sociologica · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésLonelinessSociologySocial sciencePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At a time when loneliness emerges as a major social issue in the post-pandemic world, this article aims to introduce the emerging field of the sociology of loneliness. We argue that, while loneliness studies have traditionally been dominated by psychology, the sociological perspective is increasingly recognized as crucial for understanding contemporary forms of loneliness. Over the past two decades, whether through qualitative, ethnographic, or statistical methods, a growing number of sociological studies have revealed new facets of loneliness across the lifespan. Drawing on an extensive review of this literature, our aim is to identify the specific contributions and distinct features of the sociological approach to loneliness. We show that, compared to other perspectives, this approach fundamentally invites us to consider loneliness not just as an intimate phenomenon, but above all as a social phenomenon, whose causes and consequences are primarily played out at the social and political levels. It therefore reveals structural dimensions of loneliness that are less emphasized in other approaches: the weight of social norms, its social factors and manifestations, the role of inequalities, and its multiple subjective forms. Finally, the article explores the field's main contemporary research horizons and outlines key directions for its further development, highlighting potential intersections with other social sciences.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,395
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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