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Enregistrement W2147366924 · doi:10.1177/0002764210368091

Context Masculinities: Media Consumption, Physical Education, and Youth Identities

2010· article· en· W2147366924 sur OpenAlexaffabout
Brad Millington, Brian Wilson

Notice bibliographique

RevueAmerican Behavioral Scientist · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasculinityHegemonic masculinityGender studiesNarrativeSociologyHegemonyContext (archaeology)Social psychologyFeelingPsychologyPoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports findings from a qualitative case study undertaken at a Vancouver high school designed to examine the role of media and physical education (PE) in shaping how young males ( n = 36) understand and practice gender. The authors were specifically concerned with developing a nuanced understanding of how interpretations of masculinity relate to performances of masculinity and how interpretations and performances vary depending on social context and according to a youth’s social positioning. Findings revealed how participants criticized media portrayals of “hegemonic masculinities” (i.e., muscular, aggressive, and hyper-heterosexual masculinities) while simultaneously celebrating these same gender identities in PE. The authors used these findings as a foundation for arguing that (a) youth are flexible in their interpretations/performances of masculinity according to context; (b) the participants, in critiquing portrayals of hypermasculinity in media and supporting less radical versions of hegemonic masculinity in PE, were creating personal narratives around masculinity as a potential strategy for coping with feelings of disembodiment and disembeddedness; and (c) students’ critiques of gender portrayals, although offering symbolic challenges to the contemporary gender order, are nonetheless limited by structures that normalize hegemonic masculinities.

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)0,003
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations26
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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