Exploring Social Class Background Influences and Social Class Transition Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Social class background refers to the origins of the self, rooted in both the objective material resources one possesses (e.g., income, education level, and occupational prestige) and subjective perceptions of rank relative to others (Côté, 2024). Similar to other inherent individual characteristics, such as gender and race, social class background is an intrinsic attribute that affects individuals’ perceptions and behaviors (Côté, 2011). For instance, individuals with different social class backgrounds show variations in preference for job autonomy (Fang and Tilcsik, 2022), and strategic risks taking behaviors even after promotion to CEO positions (Kish-Gephart and Campbell, 2015). While behavior differences driven by social class background has received significant attention from scholars, the understanding of its impact on shaping organizational behaviors remains underexplored. This symposium seeks to advance the understanding by examining how individuals’ social class backgrounds influence two critical beliefs/behaviors: the perception of overqualification which is an important belief that shapes job satisfaction and intentions to remain, and AI adoption behavior which has the potential to transform individual work performance. In addition to exploring behavioral differences across social classes, this symposium explores challenges faced by social class transitioners, particularly those moving from lower-class to upper- class positions. For example, individuals from lower-class backgrounds often face cultural mismatches (Stephens et al., 2019) when navigating the independent values (Stephens et al., 2012) and lower levels of prosocial tendencies (Piff et al., 2010) that are typical of higher social classes. This symposium shed light on the psychological distress due to norm discrepancy and psychosocial adjustment related to social capital, experienced by the social class transitioners, and aim to provide insights and strategies to support the well-being of social class transitioners and addressing these challenges. Social Class Background and Perceived Overqualification Author: Sean Martin; University of Virginia Social Class Bicultural Identity Integration (BII) Benefits Social Class Transitioners Author: Mindy Truong; University of California Riverside Author: Andrea Dittmann; University of Southern California Author: Jungmin Lee; Emory University The Role of Social Capital in Navigating College for Students from Lower Social Class Backgrounds Author: Rebecca Carey; Princeton University Author: Priscilla Diaz-Gonzalez; Princeton University Author: Nicole Johnson; Princeton University Echoes of Your Roots: How Social Class Background Shapes Help-seeking Behavior from AI Author: Meng Li; Author: Yao Yao; University of Houston Author: Lai Wei; Boston College
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».