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Enregistrement W176416499 · doi:10.1080/00222216.2001.11949937

Conceptualizing Resistance: Women's Leisure as Political Practice

2001· article· en· W176416499 sur OpenAlexaff
Susan Shaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Leisure Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance (ecology)ConceptualizationOppressionSociologyPoliticsEmpowermentSocial psychologyIntentionalityEpistemologySociology of leisurePsychologySocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The idea of leisure as resistance focuses attention on the political nature of leisure, and specifically on the potential for leisure to enhance individual empowerment and to bring about positive social change. In this paper, the different theoretical perspectives that have led researchers to the idea of leisure as resistance, including structuralism, post-structuralism, and interactionism, are discussed. Using insights from these perspectives, three issues related to the conceptualization of resistance are examined: the collective versus individual nature of resistance; the question of outcomes of resistance; and the issue of intentionality. It is argued that resistance is, by definition, both individual and collective, and that research on resistance needs to focus on the specific types of oppression and constraint being resisted through leisure. However, while intentionality and outcome are also important aspects of resistance, they should not be seen as defining characteristics. Intentional acts to resist may be more or less successful, and successful resistance may occur without prior intent. Although the focus of this analysis is on women's leisure, the framework developed here can be applied to all forms of resistance, and hopefully can be used to enhance our understanding of leisure as political practice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,030
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations296
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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