Lire les inégalités à travers les pratiques de participation sociale
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous démontrons que les inégalités sociales observées dans les pratiques de participation évoluent au cours de la vie et s’articulent autour d’une complexité de trames discursives et théoriques sur la notion d’égalité. Nous définissons la participation sociale comme des échanges de temps libre et gratuit pour autrui tant dans ses expressions formelles – au sein des organisations – qu’informelles à travers les réseaux sociaux. Cette théorisation et cette opérationnalisation de la participation sociale permettent d’analyser à la fois des données quantitatives et qualitatives, ce que nous ferons à la lumière de quatre trames théoriques sur les inégalités. Dans cet article, nous présentons les caractéristiques des Canadiens qui offrent du temps pour la participation sociale à partir des Enquêtes sociales générales sur les emplois du temps (1992-2005) de Statistique Canada. Elles dévoilent des inégalités dans les pratiques de participation sociale formelle, notamment chez les femmes immigrantes. Nous présentons également deux « cas contrastants » de notre enquête qualitative qui mettent en lumière les inégalités symboliques au sein des pratiques de participation sociale.
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".