From Neighborhoods to Molecules: The Selective Appropriation of Sociology in Social Epigenetics
Notice bibliographique
Résumé
Social epigenetics is presented as a promising interdisciplinary avenue between the natural and social sciences to explore the links between neighborhood environments, epigenetic modifications and health outcomes. Sociological concepts and methods are mobilized, sometimes through direct collaboration between epidemiologists and sociologists, to grasp the embodiment of social inequalities. Drawing on an in-depth qualitative analysis of three epidemiological cohort studies in the United States, we offer a processual approach to the use of Chicago-style ecological research on disorganization in social epigenetic studies. We argue that a selective appropriation of sociological research operates at two different levels of study design: that of the overall cohort study in which social epigenetics research is conducted and data are obtained, and that of the social epigenetics studies. This selective appropriation represents one of the most successful attempts in social epigenetics to complexify concepts and methods for analyzing health outcomes as a product of social situations. We show that for the epidemiologists and sociologists working in this interdisciplinary space, the move to greater complexity means observing the social organization of neighborhoods from a rather narrow window of observation, but one that presumably allows them to produce robust statistical evidence for the biological embodiment of social conditions.
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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 | 0,022 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,088 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».