Social Sources of Research Interest in Women’s Sport Related Injuries: A Case Study of ACL Injuries
Notice bibliographique
Résumé
This article offers an analysis of the social sources of biomedical interest in women’s sports injuries through a case study of anterior cruciate ligament (ACL) injuries. Although both men and women incur them, there is extensive research interest in women’s ACL injuries. Drawing on interviews with researchers who have contributed to this research, the investigation examines the social sources of this interest. Explanations lie largely in the evolution of the agenda in sport medicine to a concern with injury prevention, which coincides with a movement toward the inclusion of women in health research. The article concludes with a consideration of the political and ideological implications of the interaction of the prevention and inclusion agendas in research on women’s sport injuries. Cet article propose une analyse des sources sociales de l’intérêt biomédical pour les blessures dans les sports féminins à travers l’étude du cas des blessures au ligament croisé antérieur (LCA). Bien que les hommes et les femmes en soient tous deux victimes, il y a énormément d’intérêt en recherche pour les blessures au LCA chez les femmes. S’appuyant sur des entrevues avec des chercheurs qui ont contribué à ce projet, l’étude examine les sources sociales de cet intérêt. Les explications reposent grandement sur l’évolution de l’agenda en médecine du sport vers un souci de prévention des blessures, ce qui coïncide avec un mouvement vers l’inclusion des femmes dans la recherche sur la santé. L’article conclut par une considération des implications politiques et idéologiques de l’interaction des agendas de prévention et d’inclusion en recherche sur les blessures sportives chez les femmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».