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Enregistrement W1970787797 · doi:10.1080/13573320801957095

Making Chinese-Canadian masculinities in Vancouver's physical education curriculum

2008· article· en· W1970787797 sur OpenAlexaffabout
Brad Millington, Patricia Vertinsky, Ellexis Boyle, Brian Wilson

Notice bibliographique

RevueSport Education and Society · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasculinityGender studiesSociologyCurriculumMulticulturalismChinaHegemonyImmigrationRacismMainland ChinaPhysical educationRhetoricPolitical sciencePedagogyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our paper illustrates how males of Chinese descent in British Columbia (BC) have historically been victims of overt and subtle forms of discrimination, and describes how racism is and was integrally linked to notions of class, gender and the body. Highlighted in our historical overview are issues around race and masculinity for Chinese males as they existed (and still exist) in the BC educational system, especially in sport-related and physical education (PE) contexts. We examine how some of these issues continue to impact Vancouver's schools through Millington's (2006) study of masculinities in secondary PE which showed how that environment, while offering the potential for various masculinities to flourish, tended to promote hegemonic gender identities as ‘normal’. In particular, we show how Chinese-Canadian boys, both Canadian born as well as more recent immigrants from Hong Kong, Taiwan and mainland China, continue to be subject to subtle racist understandings of Chinese masculinities—understandings that are often camouflaged by the dominant national rhetoric of multiculturalism. We conclude the paper by arguing that if indeed schools’ curricula exacerbate problematic understandings of race and masculinity that underlie discriminatory behaviours and attitudes, then physical educators need the tools to develop strategies for change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,388 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations38
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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