Repertoires of Comparison: How Common Comparisons Shape Social and Political Life
Notice bibliographique
Résumé
Comparison is ubiquitous in social life, yet some comparisons are far more common, institutionalized, and influential than others. Building on work in cultural sociology, we call these repertoires of comparison (RoCs). Institutionalized across one or more social fields, RoCs are employed at different levels of society (local, national, global) and across myriad social contexts (sports clubs, city offices, the media). For example, horrific events are frequently compared to the paradigmatic case of 9/11 to assess their gravity, while Greenwich Village long served as a model neighborhood for municipal policymakers. Our aim in this article is to put RoCs on the sociological map. Although such common comparisons have been indirectly analyzed in scholarship on repertoires, symbolic boundaries, orders of worth, and commensuration, we argue that conceptualizing them as a distinct phenomenon is analytically useful. RoCs matter because they: (a) encode and express moral judgments; (b) shape our frames of reference; (c) guide aspirations and aversions; and (d) inform symbolic boundary drawing. We then discuss how RoCs emerge, become contested, and which social factors contribute to their transformation or replacement. We show how RoCs are a fundamental dimension of social and political life and illustrate how this concept can be used to analyze understudied aspects of research on culture and politics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,071 |
| Communication savante | 0,014 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».