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Enregistrement W2530062664 · doi:10.53841/bpspow.2016.18.2.48

Body classification in sport: A collaborative autoethnography of two female athletes

2016· article· en· W2530062664 sur OpenAlexaff
Jenny McMahon, Roslyn Franklin, Kerry R. McGannon

Notice bibliographique

RevuePsychology of Women Section Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyAthletesPrivilege (computing)Context (archaeology)Embodied cognitionPsychologyGender studiesSociologyEpistemologyPolitical scienceGeographyMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two female athletes’ embodied experiences in two different aquatic nature based sports are explored using collaborative autoethnography in conjunction with Foucault’s theory of the body as a site of discipline. The first section of this paper provides an overview of literature addressing body practices occurring in sport as a means of better contextualising how sporting sites have come to privilege female athletes’ bodies that are ‘fatless’, ‘fit’, ‘idealised’ and ‘feminine’ over those who did not meet such body standards. In the second part of the paper, collaborative autoethnography is used as a means of presenting and analysing two female athletes’ embodied experiences in aquatic nature based sports. The two female athletes’ stories reveal how their bodies were ‘classified’ according to the idealised female athletic body shape for their specific sport. The two female athletes’ stories also revealed that as a result of their bodies being classified in the sporting context, a fractured body-self relationship resulted.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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