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Enregistrement W2906357803 · doi:10.1080/13573322.2018.1561434

The athlete–doctor relationship: power, complicity, resistance and accomplices in recycling dominant sporting ideologies

2018· article· en· W2906357803 sur OpenAlexaff
Jenny McMahon, Kerry R. McGannon

Notice bibliographique

RevueSport Education and Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplicityIdeologyResistance (ecology)Power (physics)Resistance trainingSociologyPsychologySocial psychologyGender studiesPolitical scienceMedicineLawPoliticsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sociological investigations into the athlete–medical practitioner relationship are scarce due to medical bias for positivist epistemologies. The aim of this research was to identify the scope and purpose of medical interventions for four athletes, within the context of social processes that enable medicine to claim athletic bodies as objects of practice and performance. The role and function of power in the athlete–medical doctor transaction and athlete embodiment were also of interest. Using a story-analyst approach grounded in narrative analysis, the ideologies of ‘slim to win’ and ‘performance’ were identified as the impetus for the athletes seeking the expertise of doctors. Doctors were positioned as accomplices in ‘slim to win’ and ‘performance’ ideologies within the athletes’ stories, which influenced medical practices and compromised athlete health. Disciplinary power was enacted when the doctors observed, corrected and manipulated the athletes’ bodies through medical practice. Athletes also had agency through renegotiating the meaning of the ‘treatment’ process by reconfiguring medical doctor’s disciplinary power as forms of empowerment knowledge. This research highlights the complex nature of the athlete–medical doctor transaction and how these encounters can be productive and oppressive for athletes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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