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Enregistrement W2010567354 · doi:10.1080/01436597.2011.573938

Punching above its Weight: Cuba's use of sport for South–South co-operation

2011· article· en· W2010567354 sur OpenAlexaff
Robert Huish

Notice bibliographique

RevueThird World Quarterly · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternationalism (politics)Political scienceHistory of sportState (computer science)HegemonyNationalismRecreationCommitEconomic growthSociologyGender studiesLawEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While known for training world-class athletes to compete in prestigious international competitions, Cuba is also educating 983 coaches from vulnerable communities in 53 countries at its Escuela Internacional de Educación Física y Deporte (eiefd). These athletes are bound not necessarily for the Olympic podium, but for marginalised communities where they are expected to develop sport and recreation programmes. While Cuba has garnered hard currency by training athletes from other countries, the eiefd is funded entirely by the state under the auspices of South–South co-operation. Why would Cuba, a resource-poor country, commit to training foreign coaches? This paper argues that Cuba's sport internationalism is grounded in complex and historical notions of co-operation with other countries in the global South. Through a critical analysis of state policy, and the goals of current initiatives like the eiefd, it argues that, while nationalism and foreign remuneration are a factor, the commitment to sport and development may be tied to broader goals of counter-hegemonic development. For scholars interested in Sport for Development and Peace Cuba's use of sport is noteworthy as it is not necessarily a means to development as much as a result of international social development.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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