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Enregistrement W2153857846 · doi:10.1123/jsm.14.1.41

Is Self-Employment Liberating or Marginalizing? The Case of Women Consultants in the Fitness and Sport Industry

2000· article· en· W2153857846 sur OpenAlexaff
Laurene Rehman, Wendy Frisby

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport Management · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyFlexibility (engineering)Perspective (graphical)Context (archaeology)Work (physics)Gender studiesSociologySocial psychologyPsychologyPolitical scienceManagementEconomicsEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women are responsible for large growth rates in self-employment in many industrialized countries, yet little is known about how they interpret or experience the work they do. In the literature, two competing images of self-employment for women have emerged. With the liberation perspective, self-employment is associated with self-fulfillment, autonomy and control, substantial financial rewards, and increased flexibility in balancing work and family demands. In contrast, the marginality perspective portrays self-employment as a low paying, unstable form of home-based work that combines incompatible work and domestic roles while marginalizing women's work in the economy. The purpose of this study was to examine the work experiences of women consultants in the fitness and sport industry based on the liberation and marginality perspectives of self-employment. Observations of home-based work sites, interviews, and validation focus groups were conducted with 13 women who were currently working or had previously worked as fitness and sport consultants. The results revealed that social context, stages of business development, the personal situations of the women, gender relations and body image issues, and the nature of the work itself influenced whether the women described their experiences as liberating or marginalizing.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations18
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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