Bibliographic record
Abstract
La Sociología Visual apenas si ha comenzado en España. Sociólogos conocidos de otros países han elaborado teorías sobre la imagen, entre ellos Erving Goffman (Canadá), Howard Becker (Estados Unidos) o Pierre Bourdieu (Francia). Una primera tarea de la Sociología Visual es enseñar a ver, y a analizar la mirada. El objetivo final es colaborar en la construcción de la realidad social y en el cambio de los procesos de desigualdad social en un mundo globalizado. Para establecer los cimientos de ese edificio, el presente artículo analiza el proceso de ver y las formas sociales de mirar. Se presentan algunas ideas sobre la interpretación visual de la sociedad. Se elabora la teoría del punto ciego aplicada a la realidad social. Todas estas ideas permiten avanzar hacia la institucionalización de la Sociología Visual en nuestro país, su estudio e investigación. La interpretación de la realidad social se ve mediatizada por dos procesos: el de ver y el de interpretar lo visto. La cultura visual predominante en la actualidad requiere una deconstrucción activa de sus significados y consecuencias sociales. Los/as estudiosos de la Sociología deben aprender a mirar si quieren convertirse en buenos profesionales.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.010 |
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".