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Enregistrement W2165251744 · doi:10.1123/ssj.2012-0185

When is a Drug Not a Drug? Troubling Silences and Unsettling Painkillers in the National Football League

2014· article· en· W2165251744 sur OpenAlexaff
Samantha King, R. Scott Carey, Naila Jinnah, Rob Millington, Andrea Phillipson, Carolyn Prouse, Matt Ventresca

Notice bibliographique

RevueSociology of Sport Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilenceFootballLeagueNarrativeSociologyGender studiesAmerican footballAthletesSanctionsMedia studiesCriminologyAestheticsPolitical scienceLawMedicineLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper uses a genealogical approach to explore the conjuncture at which the longstanding but partial and uneasy silence surrounding painkiller use in the National Football League seems increasingly under threat. We historicize and problematize apparently self-evident narratives about painkiller use in contemporary football by interrogating the gendered, racialized and labor-related discourses surrounding Brett Favre’s 1996 admission of a dependency on Vicodin, as well as the latest rash of confessions of misuse by now retired athletes. We argue that these coconstructed and coconstructing moments of noise and silence are part of the same discursive system. This system serves to structure the emerging preoccupation with painkillers in the NFL, with Favre’s admission still working to placate anxieties surrounding the broader drug problems endemic to the league, and failing to disrupt our implicit knowingness about painkiller use, thus reinforcing ongoing cultures of silence and toughness in professional football.

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)0,010
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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