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Enregistrement W4414214508 · doi:10.1080/1600910x.2025.2555236

Human totality and the total social fact

2025· article· en· W4414214508 sur OpenAlexaff
Seth Abrutyn, Omar Ližardo

Notice bibliographique

RevueDistinktion Journal of Social Theory · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeath Anxiety and Social Exclusion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenonInterpretation (philosophy)Intersection (aeronautics)Bridging (networking)Social phenomenonPerspective (graphical)Term (time)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we reconsider Marcel Mauss’s concept of the ‘total social fact’ (TSF) and its potential to redefine the sociological analysis of various phenomena. The prevailing interpretation of TSFs in the literature, which we refer to as the ‘Social Totality’ approach, focuses on phenomena sitting at the intersection of multiple social sites or spheres. We argue that there is an alternative interpretation, in which the Maussian TSF is intended to denote a tripartite framework for explaining phenomena at the intersection of the biological, the psychological, and the social, which we term the ‘Human Totality’ approach to TSFs. The Human Totality approach aligns more closely with current trends in contemporary sociology, which are increasingly incorporating insights from embodiment, psychology, neuroscience, and cognitive science. We illustrate the analytic utility of the Human Totality approach by examining the phenomenon of addiction as a Maussian TSF, showing how its biological, psychological, and social dimensions intersect and interact. We close by noting how the Human Totality conception of TSFs could lead to a more holistic and robust sociological science by bridging explanatory gaps between different intra and interdisciplinary perspectives.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,054
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,331 · 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
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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