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Enregistrement W2755322725

Does gender inequality moderate sex differences in sport across countries

2015· article· en· W2755322725 sur OpenAlexaff
Shea M. Balish, Robert O. Deaner, Daniel R Rainham, Chris M. Blanchard

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityGender inequalityTest (biology)PsychologySocial inequalitySocial psychologyDemographyGender studiesSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although sex differences in preferences for sport are well established, there are competing hypotheses regarding their origins. The Spectator Lek Hypothesis maintains that sex differences in preferences for sport are partly evolved and thus should be universal or near universal, whereas socio-constructivist hypotheses argue that such sex differences are entirely socially constructed and thus should vary as a function of a society's gender inequality. To test these competing hypotheses, cross-national nested data were acquired from the International Social Survey Program (ss = 49,729, ncountries = 34). Non-linear hierarchal Bernoulli modelling was employed to examine if sex differences in sport participation, fandom, and reasons for participating in sport are universal or near universal, and if there is a moderating effect of countries' gender inequality. Our findings indicate that gender inequality is associated with increased sex differences in sport, albeit marginally and only for some sport behaviours. However, even when accounting for the moderating effect of gender inequality, males are more likely to report general sport participation (OR = 4.09, 95% CI = 3.13-5.34), team sport participation (OR = 4.19, 95% CI = 3.13-5.34), watching sport on television (OR = 2.32, 95% CI = 1.69-3.17), to agree that they play sport to compete (OR = 2.03, 95% CI = 1.79-2.31), but not to attend sporting events (OR = 1.47, 95% CI = .94-2.31). These results highlight the possible role of countries' gender inequality while supporting the spectator lek hypothesis. Acknowledgments: The authors would also like to thank Mark Eys and Laurene Rehman for helpful comments and criticisms of earlier drafts.

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)0,004
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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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