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Record W2950933450 · doi:10.7202/1064510ar

Sociologie d’une forte proximité subjective au chat, au chien 

2019· article· fr· W2950933450 on OpenAlexvenueno aff
Émilie Morand, François de Singly

Bibliographic record

VenueEnfances Familles Générations · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cadre de la recherche : Il existe très peu de travaux en France sur les relations que les adultes entretiennent avec leur animal de compagnie, bien que l’on constate leur importance grandissante. Objectifs : Partant du constat que les personnes adultes qui ont un animal de compagnie à leur domicile s’en déclarent proches, nous cherchons d’une part à approcher les conditions sociales qui font varier ce sentiment de proximité subjective, et d’autre part à décrire certaines des composantes de ce lien de proximité : la proximité tactile et la proximité conversationnelle. Méthodologie : Cet article s’appuie sur les résultats d’une enquête par questionnaire qui s’est déroulée entre 2016 et 2017 auprès de 2977 propriétaires de chiens et de chats se déclarant proches de leur animal. Résultats : Nous observons que (a) la proximité conversationnelle contribue plus que la proximité tactile à la production du sentiment de proximité subjective ; (b) les femmes de milieux populaires sont celles qui se sentent le plus proche de leur animal familier ; (c) les personnes qui se sentent les plus proches sont celles qui déclarent leur chien ou leur chat « membre de la famille à part entière », soulignant ainsi la force de leur lien sans nécessairement nier pour autant l’identité animale. Conclusions : Cet article expose le contenu d’une relation proche entre un adulte et son animal, les déterminants qui expliquent la variation de l’intensité de cette relation humain-animal et les pratiques liées. Contribution : D’une part, le travail présenté est une contribution à la sociologie des relations humain-non humain car il permet une objectivation de la relation entre l’humain et son animal. D’autre part, il contribue à élargir la sociologie de la famille en y intégrant l’animal comme membre de la famille.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.604
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.254 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2019
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