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Enregistrement W2809129839 · doi:10.24908/iqurcp.11528

Women in North American Sports: Why Are Young Girls Dropping Out?

2018· article· en· W2809129839 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Cvetkovski

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemininityAthletesPeer pressureGender studiesLesbianMasculinityPsychologySocial psychologySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By the age of fourteen, young girls are dropping out of sports at two times the rate of boys. Society has worked towards changing this statistic by including women in the male dominated institution of organized sports, yet females are still faced with traditional stereotypes, ultimately limiting their physical expression. Women are expected not to demonstrate characteristics deemed as masculine, which often dissuades females from lifting weights, sweating, participating, and competing in sports as a whole. Although these standards have changed over the twentieth century, when the principle of femininity is brought up, women are expected to live up to their specific gender roles and face a significant wage gap. In 2015, the champions of the Women’s World Cup received $2 million while the men’s team pocketed $35 million for winning the previous year, a $33 million difference. Not to mention that the women’s team had more viewership on Fox for the same event. On top of this, society places a pressure upon its citizens to conform with the majority. The stigma in society that women participating in sport promotes homosexuality often associates female athletes as masculine, lesbian, or butch. These ignorant societal beliefs foster an unhealthy lifestyle for young girls throughout North America. While a different factor comes into play for each athlete, more often than not a tipping point is reached. Once the motivation behind these young girls dropping out of sports is universally understood, headway can be made towards ensuring women flourish in North American society.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,264 · 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'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
Publié2018
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