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Record W2973655704 · doi:10.3917/anso.192.0511

Entre ordonnancement hiérarchisé des professions et regroupement des métiers par domaine d’activité. La double asymétrie des représentations ordinaires

2019· article· fr· W2973655704 on OpenAlexaff
Thomas Amossé, Étienne Penissat

Bibliographic record

VenueL Année sociologique · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À partir d’un dispositif d’enquête sur tablette numérique, cet article étudie les représentations ordinaires de l’espace social. Comment les individus délimitent‑ils deux milieux sociaux dans un ensemble fermé de 11 professions appartenant à une fraction limitée de l’espace social ? Réalisés successivement sur des professions classiquement considérées comme relevant du « haut » et du « bas » de l’espace social, les classements des enquêtés démontrent en premier lieu la force toujours actuelle de l’opposition entre les professions d’employés et d’ouvriers : comme point saillant, elle délimite le principal clivage interne aux classes populaires. Pour les professions de cadres et de chefs d’entreprise ensuite, trois représentations (positionnelle, statutaire et fonctionnelle) se dégagent des classements réalisés, dont la première est clairement hiérarchisée. L’opposition selon le secteur public ou privé se retrouve dans les deux séquences de façon transversale. L’article conclut à une double asymétrie des représentations ordinaires : les hiérarchies professionnelles et sociales sont plus souvent évoquées pour et par les individus occupant une position élevée dans la société, alors que ce sont davantage des oppositions transversales (statutaires ou fonctionnelles) qui sont utilisées pour et par ceux situés plus bas dans l’échelle des emplois et des positions sociales.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.278
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.010
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.167
GPT teacher head0.462
Teacher spread0.295 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
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

Citations9
Published2019
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