Notice bibliographique
Résumé
U.S. women’s soccer team, the champion of Women’s World Cup in Canada 2015, made $2 million, which is a tiny fraction of the $35 million the German men’s team made for winning the Men’s World Cup in Brazil 2014. Soccer is not the only professional sport where there is a wide gender gap in prize money. At the U.S. Womens Open in 2015, prize money for the champion female golfer is $810,000 while $1.8 million was given to the male champion at the men’s U.S. Open in the same year. However, some professional sports have reached parity. At the 2015 Wimbledon, both the winner of the men’s final and the women’s final will earn about $2.9 million as a prize. Since 2007 when Wimbledon finally joined prize parity, four tennis Grand Slam tournaments have provided equal prize money to men and women players. This paper will analyze opinions and theoretical background on prize parity across players’ gender. We will also investigate the existence and magnitude of prize gap across genders in professional sports in Eastern Asia. Then the determinants of prize gender gap in professional sports held at that region will be examined. In particular, the effect of cultural difference in women’s role in Korea, China, and Japan on gender gap in prize structure will be the core contribution of this paper.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».