La mécanique du piston. Perspectives théoriques en physique de l’ascension socio-professionnelle
Bibliographic record
Abstract
Cet article souhaite interroger la physique de l’ascension sociale. En prenant pour analogie la course d’un piston dans un moteur à explosion, il se donne pour ambition, en premier lieu, de questionner les modalités de production et de reproduction des classes sociales dans le domaine professionnel. Littéralement, le « piston » est bien une pièce métallique dont le parcours à l’intérieur d’un cylindre permet de produire du travail mécanique à partir d’énergie thermique. Mais il est aussi, au sens figuré attesté depuis 1857, l’instrument social qui autorise la course victorieuse des individus favorisés. Aussi, de l’admission à l’échappement, les quatre temps du mouvement du piston devraient permettre de vérifier l’hypothèse selon laquelle les candidats demeurent profondément inégaux du point de vue des chances de réussite. La seconde partie de l’article est consacrée à la discussion du modèle qui sert aujourd’hui à théoriser le monde professionnel, à savoir celui du réseau. Quels sont en effet les enjeux d’un tel glissement terminologique ? N’est-il pas en lien avec une propension à opacifier les régimes de reproduction sociale en recourant à un lexique démocratique qui postule que tout le monde bénéficie de chances égales ?
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".