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Enregistrement W2170133500 · doi:10.1177/0193723514533199

Examining Whiteness and Eurocanadian Discourses in the Canadian Red Cross’ Swim Program

2014· article· en· W2170133500 sur OpenAlexaffabout
Kyle Rich, Audrey R. Giles

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Social Issues · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamDiversity (politics)White (mutation)Diversity trainingCultural diversityGender studiesSociologyPublic relationsSocial psychologyPsychologyPolitical scienceLawAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each year, over 1 million Canadians participate in the Canadian Red Cross’ (CRC) Swim Program. Despite the increasing importance of cultural diversity in Canadian society, the CRC has yet to incorporate diversity training for this program’s Water Safety Instructors (WSIs). Through the use of critical Whiteness theory and critical discourse analysis, in this article, we examine the program’s content to assess the ways in which, if at all, it reflects mainstream, Eurocanadian and Whiteness discourses. Our analysis revealed two dominant discourses: (a) all participants should perceive risk and demonstrate leadership like Whites/Eurocanadians, and (b) behaviors that reflect White/Eurocanadian beliefs are normal and/or superior to other alternative ways of behaving. As a result of these findings, we suggest that future research should evaluate the possibility of implementing cultural safety training to equip instructors with a suitable understanding the cultural implications of aquatics programming, which may improve the program’s effectiveness for diverse Canadian populations.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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