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Enregistrement W2619342090 · doi:10.14571/cets.v9.n3.319-336

SPORTS IDENTITY OF THE ATHLETES WITH DISABILITY: A STUDY OF PHOTO COVERAGE ON INSTAGRAM OF THE BRAZILIAN PARALYMPIC COMMITTEE

2016· article· en· W2619342090 sur OpenAlexaboutno aff
Silvan Menezes dos Santos, Antônio Luis Fermino

Notice bibliographique

RevueCadernos de Educação Tecnologia e Sociedade · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhysical Education and Sports Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesIdentity (music)ClothingPsychologyRepresentation (politics)AdvertisingVisibilitySocial psychologyPolitical sciencePhysical therapyMedicineAestheticsArtBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The media-sport speech can play a key role in the stigmatization or not stigmatization process of people with disability in society. In this sense, the main question of this study was: how photographic frames of CPB posts on instagram who depicted the disabled athletes during the 2015 Parapan-american Games did contribut to sports representation of the same? For this research, we collected all the posts made on instagram CPB of July 31 to August 15, 2015, period included the realization of the Parapanamerican Games to Toronto. For the analysis of corpus we selected 93 images that depicedt athletes with disabilities. The images were organized and analyzed from four predefined categories: 1) the visibility of disability; 2) the space occupied by athletes; 3) the position of the athletes; and 4) the clothing of athletes. We noted, at the end of this study, that the photographic coverage of the CPB in its instagram profile contributes partially for a sports view of disabled athletes, showing a tendency to emphasize them hiding their weaknesses, showing them in passive positions and without their competition uniforms. We noted, therefore, that sports and media institutions show athletes with disabilities without hiding or mystify their bodily identities without creating a virtual identity or a second reality about them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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