Miracle Miles, Gender Verification and the Golden Age of Track and Field: Looking Beyond Equity in Elite Athletics in Canada and Abroad
Notice bibliographique
Résumé
In 1954, Roger Bannister became the first man to run a mile in under four minutes. Scholars have since identified Bannister’s run as the most significant event in the golden age of track and field. This article explores the various ways we commemorate this era, and maps the intersections between these celebrations, gender verification, inequities in elite track and field, the presence of mythic barriers (that is, time barriers that athletes strive to surpass, and when they do, this becomes important to the history of that sport) in athletics, and the inscription of geopolitical concerns onto the bodies of female athletes. While these phenomenon may seem relatively unrelated, placing gender verification and mythic barriers in conversation with our ideation of track and field’s golden age reveals the racist and sexist scripts that continue to inform elite athletics. This article is guided by two central arguments. First, imagined athletic barriers are male-centred, which erases the accomplishments of female runners, a situation that is reinforced by inequities such as unequal prize money and promotion for female runners. Second, liberal feminist interventions such as demands for equal prize money, promotion, and mythic barriers that women can also attempt to surpass will not lead to equity for female athletes. Rather, equity is only possible if the termination of all forms of gender verification accompanies these strategies. Otherwise, the athletics oval will never become a safe space for women to challenge the imagined limits of their ability.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,055 | 0,045 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».