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Enregistrement W2915448206 · doi:10.1080/13573322.2019.1582478

‘Strong girls’ in physical education: opportunities for social justice education

2019· article· en· W2915448206 sur OpenAlexafffund
Nicole Cameron, Louise Humbert

Notice bibliographique

RevueSport Education and Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPhysical educationDisengagement theoryEthnographySociologyGender studiesHegemonySocial justiceSocial classFeminismCritical ethnographyPsychologySocial psychologyDevelopmental psychologyPedagogySocial sciencePolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many girls become disengaged from physical education (PE) and physical activity as they reach late elementary and high school years. While strategies to engage girls in PE exist, strategies addressing the social constructions of gender as the root of disengagement from PE are rarely discussed. Using results from a broader feminist ethnographic study, this article explores the notion of ‘strong girls’ within one middle school PE class. Using the perspectives of the students and their teachers, I engage in a discussion of hegemonic gender stereotypes, competitive PE environments, and close female friendships as hindering and promoting the strength of girls in PE. The ability of participants to easily recognize, name, and begin to act on gendered inequities within their PE class leads to a recommendation for the use of critical social justice education in middle school PE.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeSans objet
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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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