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Enregistrement W1543133703 · doi:10.17169/fqs-16.2.2263

Sport-for-Development: A Level Playing Field?

2014· article· en· W1543133703 sur OpenAlexaff
Janet Njelesani, Barbara E. Gibson, Debra Cameron, Stephanie Nixon, Helene J. Polatajko

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGynecologyArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the burgeoning field of sport-for-development, the benefits of participation for youths have been widely discussed. However, it has also been noted that some youth are excluded based on ability, location, economic means, and gender and are thus not participating. We considered that this might be an issue of ideologies. Thus, it was the purpose of this study to use a critical occupational approach to explore how sport-for-development ideologies in Zambia shape the participation of young people. Drawing on empirical data gathered from five case studies of sport-for-development organizations in Lusaka, Zambia, three themes were identified that describe ideological beliefs within the Zambian sport-for-development context. The first, sport benefits all, contributed to the practice of sport being used uncritically as an activity for all youth. The second, good people do, perpetuated what were considered acceptable activities that boys and girls could do in the local context. Finally, a belief that sport is the way out privileged boys who play football as well as athletic non-disabled boys in opposition to girls, poor youths, rural youths, and girls and boys with disabilities. Together these beliefs have contributed to successes (careers in sport) and shortcomings (occupational injustices) associated with the sport-for-development phenomenon. URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs1502120

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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