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Record W4395024207

Note méthodologique sur un travail d’appariement en vue d’analyser la position sociale des agriculteurs dans la société française

2024· preprint· fr· W4395024207 on OpenAlexaff
Antonin Favaro

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2024
Typepreprint
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsMinistry of Labour, Employment and Social Solidarity
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesSociologyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Note méthodologique sur un travail d'appariement en vue d'analyser la position sociale des agriculteurs dans la société française Antonin Favaro ContextualisationCe document présente un travail d'appariement préalable à une analyse de la position sociale des agriculteurs.L'objectif était d'actualiser la position sociale des agriculteurs à partir de statistiques en population générale contenant en priorité des informations sur les revenus et le patrimoine, les études sociologiques récentes (Bessière 2011, Laferté 2018) montrant l'importance et l'interdépendance de ces variables dans la distinction des conditions de vie des ménages agricoles.Pour déterminer la position sociale des agriculteurs, l'approche configurationnelle (Cayouette-Remblière et Ichou, 2019) avait été choisie.Pour cela, il nous fallait un moyen de caractériser les ménages, et pas seulement les individus, à partir de variables sociologiques sur leurs membres et le logement.De plus, il s'agissait de tester l'hypothèse d'une division en trois groupes de la population des ménages agricoles (Laferté, 2021) : des ménages à dominante économique situés en bas à droite de l'espace social (Beaumont, Challier et Lejeune, 2018), un groupe d'agriculteurs alternatifs proche de la petite-bourgeoisie culturelle (Samak, 2014) et un groupe de ménages agricoles au sein de la bourgeoisie économique (Laferté, 2018).Cela nécessitait des variables qui permettraient de distinguer les ménages agricoles au sein de la population générale mais également au sein de la population agricole.De ce fait, sachant l'importance du patrimoine professionnel dans le capital économique des agriculteurs (Bessière, De Paoli, Roger, Gouraud, 2012), il était important d'avoir des variables de revenus et de patrimoine sur l'ensemble de la population mais aussi des variables sur les exploitations agricoles afin d'évaluer les corrélations entre positions sociales et types d'agriculteurs.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.039
metaresearch head score (Gemma)0.091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.204

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0390.091
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0050.005
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0070.004
Open science0.0030.004
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.004

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 head0.019
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.234 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

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

Citations0
Published2024
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