Des brèches dans le mur : inégalités sociales, sociologie et savoirs d’expérience
Bibliographic record
Abstract
Les sociétés inégalitaires doivent se protéger du regard critique de ceux et celles qui s’en perçoivent comme les victimes. Présenter ces inégalités comme inévitables et justes devient alors d’autant plus nécessaire qu’elles risquent d’engendrer un ressentiment qui peut déclencher une demande de changement social radical. Comment la sociologie peut-elle maintenir une distance critique vis-à-vis d’arguments qui cherchent à légitimer les inégalités, afin de participer à la production d’une société plus égalitaire ? Ce texte suggère des brèches pour sortir des espaces de connaissance emmurés qui protègent les inégalités. Il s’agit, dans un premier temps, de revenir sur les approches qui voient dans les inégalités une condition relevant des individus eux-mêmes. Par la suite, sont examinées les perspectives selon lesquelles les inégalités sociales sont perçues comme découlant de rapports entre groupes sociaux, chaque type de rapport étant associé à la production d’un certain type de savoir racisant ou naturalisant. Dans un troisième temps, est abordé le rôle des sciences sociales dans la construction des « murs » qui protègent les inégalités sociales. Est proposée alors une lecture critique de l’État technobureaucratique, conçu comme contribuant à la production des inégalités. Le texte se termine par un appel pour une sociologie qui s’allie avec d’autres acteurs du monde social, reconnaisse les savoirs fondés sur l’expérience de vie et d’intervention et participe à la transformation de l’État social et de sa capacité de produire une société plus égalitaire et plus libre.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.050 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".