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Enregistrement W2095932958 · doi:10.5430/ijhe.v3n3p142

The Impact of Desegregation on College Choices of Elite Black Athletes

2014· article· en· W2095932958 sur OpenAlexvenueno aff
George R. La Noue, Mark Bennett Bennett

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRace, History, and American Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesegregationBasketballLeagueEliteAthletesWhite (mutation)CasualPolitical scienceGender studiesHistorically black colleges and universitiesPsychologyHigher educationSociologyHistoryLawPoliticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even a casual observer of American college athletics can see the emergence of star black athletes in conferences that once were racially segregated. By analyzing the college origins of National Football League and National Basketball Association draft choices between 1947 and 2011, this research measures the impact of higher education desegregation on the choices of elite African-American athletes in moving from historically black institutions (HBIs) to traditionally white institutions (TWIs). Using draft data and narrative descriptions, this paper documents when, why, and how this shift occurred. The desegregation of American education sometimes had the perverse effect of increasing opportunities for individual African-Americans, while subordinating the role or even extinguishing the black institutions serving that population in the Jim Crow era. In the desegregated era, there are some benefits to individual black athletes whose high professional draft status may make them young millionaires and to the states which have replaced a rigid odious racial color consciousness with fans cheering for university team colors worn by both their black and white athletes. But there is a price paid by the athletic programs of HBIs who are now confined to lower level conferences away from the most publicized contests. Some data reflected in the paper suggests that HBIs are losing in the competition to recruit elite black students in non-athletic fields as well.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,347 · 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'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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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