Feminist and Gender Research in Sport and Leisure Management: Understanding the Social–Cultural Nexus of Gender–Power Relations
Notice bibliographique
Résumé
This article aims toward developing a critical theory that can further advance feminist research in sport management. I seek to offer a critical analysis of gender relations in sport and leisure management by developing a theoretical critique of gender (in)equity that integrates both social theory and cultural analyses. The original empirical data was gathered in a national study of Gender Equity in Leisure Management conducted by the author in 1998/99 and secondary data was drawn from comparative studies undertaken in Australia, New Zealand, Canada, and the U.S. (Aitchison, Brackenridge, & Jordan, 1999; Henderson & Bialeschki, 1993, 1995; Mckay, 1996; Shinew & Arnold, 1998). The research cited demonstrates that women’s experience of sport and leisure management is shaped by both structural and cultural factors. My findings highlight the need for new epistemological perspectives as much as new methodological approaches and techniques. This new perspective acknowledges the complexities of gender–power relations in the workplace and recognizes the interconnectedness and mutually informing nature of structural and cultural power, thus opening the way for more sophisticated analyses and understandings of gender equity in sport and leisure management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,039 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».