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Enregistrement W4411764203 · doi:10.1177/21582440251342506

Exploring the Landscape of American Sociology: A Bibliometric Analysis of Top Journal Publications (2011–2022)

2025· article· en· W4411764203 sur OpenAlexaboutno aff
Zhou Jialin, Chaojin Wu

Notice bibliographique

RevueSAGE Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueContemporary Sociological Theory and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyBibliometricsSocial scienceRegional scienceLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 21st century, American sociology has significantly influenced global sociological discourse. This research utilizes bibliometric methods to analyze 1,176 articles from the ASR, ARS, and AJS journals between 2011 and 2022, showcasing the dynamic development within the field. The research highlights the pivotal contributions of Harvard, Stanford, and UC Berkeley, and notes the emerging roles of the University of Toronto and NYU in shaping sociological discourse. We spotlight key scholars such as Soule, Desmond, Killewald, and Goldberg, whose works on social inequality—specifically in income, race, and gender—have significantly influenced contemporary sociology. the intensive focus on social inequality has spotlighted themes of income, race, and gender disparities. This focus complements the broad scholarly attention drawn to social movements, organizational studies, and the dynamics of social networks. Intersecting across these domains is the profound scholarly dedication to social justice. Indeed, the quest for equity and justice forms a critical undercurrent in contemporary sociological research, mirroring the discipline’s enduring engagement with these pivotal societal issues. This study not only charts the intellectual progression of American sociology but also underscores its global relevance and potential future directions. By integrating bibliometric analysis with a critical review of sociological literature, this article offers valuable insights into the evolving dynamics of the discipline.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,1300,218
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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