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Enregistrement W2335630520 · doi:10.1515/genst-2016-0011

Cyber Backlash and the Maintenance of Sex Segregation in Professional Sport

2015· article· en· W2335630520 sur OpenAlexaff
Curtis Fogel, Andrea Quinlan

Notice bibliographique

RevueGender Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensTrent UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballBacklashAthletesScrutinyPsychologyGender studiesPolitical scienceSociologyLawEngineeringMedicinePhysical therapyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 2013, Mark Cuban, the team owner of Dallas Mavericks of the National Basketball Association (NBA), announced that he would consider selecting female basketball player Brittney Griner to play for his professional men’s team. Within 24 hours after ESPN posted an online article reporting Mark Cuban’s statement, 921 online comments were posted in response. This study analyzes these comments to investigate the pervasive sexism and gender discrimination found in online sporting news arenas. It investigates how Brittney Griner’s sex, gender, and athletic ability became subjects of scrutiny and debate in these online comments and how discriminatory comments about Griner were routinely extended to all female athletes and to women even outside of sport. By examining the online backlash against Mark Cuban’s proposal, this paper investigates the maintenance of sex segregation in professional sport and the systemic devaluing of female athletes and privileging of male athletes that upholds it.

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)0,002
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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2015
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