The Montreal Massacre: A Story of Membership Categorization Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Massacre: A Story of Membership Categorization Analysis adopts an ethnomethodological viewpoint to analyze how the murder of women by a lone gunman at the Ecole Polytechnique in Montreal was presented to the public via media publication over a two-week period in 1989. All that the public came to know and understand of the murders, the murderer, and the victims was constituted in the description and commentaries produced by the media. What the murders became, therefore, was an expression of the methods used to describe and evaluate them, and central to these methods was membership category analysis -- the human practice of perceiving people, places, and events as members of categories, and to use these to explain actions. This is evident in the various versions comprising the overall story of the Massacre: it was a crime; it was a tragedy; it was a horror story. The killer's story is also based on his own categorial analysis (he said his victims were feminists). The media commentators formulated the significance of the murders in categorial terms: it implicated a wider problem, that of violence against women, and thus the reasons for the murders were shown to be categorial matters. As a contribution to sociology, and as a demonstration of the significance of ethnomethodology for understanding social life, the book reveals the methodical and particularly categorial character of how sense is made of events such as this and how such methodical and categorial resources are central to human interaction.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,035 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».