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Enregistrement W1964445519 · doi:10.3390/sports1010013

Paralympics and Its Athletes Through the Lens of the New York Times

2013· article· en· W1964445519 sur OpenAlexafffund
Jeremy Tynedal, Gregor Wolbring

Notice bibliographique

RevueSports · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAthletesPsychologyHierarchyRecreationApplied psychologyPolitical sciencePhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to analyze the coverage of the Paralympics in the New York Times (NYT) from the first appearance of the term Paralympics in 1955 up to 2012. We analyzed a) the textual imagery (not imagery intrinsic to pictures) of the Paralympics and its athletes, b) the representation of views and hopes of Paralympians and c) the visibility of the Paralympics and Paralympians within the NYT. We found that NYT coverage of the Paralympics and Paralympians is minimal and often portrays Paralympic athletes in stereotypical ways, such as being supercrips or suffering entities. In regards to the portrayal of therapeutic assistive devices of Paralympic athletes in the NYT, four themes are evident: a) the advancement of technology, b) the hierarchy between different therapeutic assistive devices, c) the relationship between the device and the athlete and d) the affordability of the device. We submit that the portrayal of the Paralympics, as evident in the NYT, for the most part does not help to further the discussion around a) the future of the Paralympics and its role within society, b) the relationship between the Paralympics and the Olympics and c) barriers of sport participation faced by athletes with disabilities on all levels, from recreational to competitive sport.

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)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations47
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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