THE STATE OF WOMEN'S SPORTS ON THE WEB: CONTENT ANALYSES OF INTERNATIONAL SPORTS NEWS WEBSITES AND ATHLETES' TWITTER PROFILES
Notice bibliographique
Résumé
With the rise of the Internet as a source of news, a deeper investigation into the gender issues related to the online coverage of sports is much needed. This is the purpose of this dissertation, fulfilled through four quantitative content analyses. The first study is a content analysis of the homepages of eight sports news websites from four western countries: the United States, Canada, France and Great Britain. Results from the multi-national indicated that despite the limitless function of the Internet, sports coverage remains overwhelmingly male. The second study uses data from the same sampled websites as the first one to get a closer look at the portrayal of female athletes in online sports news compared to the portrayal of male athletes. Results indicated that traditional gender stereotypes are still present in online sports coverage, and that men are given more prominence than women are. The third study turns to social media with a content analysis of athletes' Twitter profiles. The profile pictures, background pictures and Twitter biographies of athletes were sampled to examine how athletes frame themselves on Twitter. Results indicated that female athletes simultaneously preserve and counter traditional gender roles on their Twitter profiles. Female athletes tend to highlight their femininity visually through their pictures, but often focus on their athletic careers in their biographies. Finally, the fourth study is a comparative content analysis of pictures from sports news websites (taken from the second study) and Twitter profile pictures. Results indicated that websites were more likely to highlight a subject's athleticism than Twitter profile pictures were, regardless of the athlete's gender. However, differences were found to be wider for women than for men. By providing quantitative analyses about the state of coverage and exposure of women's sports on the Internet, as the medium's popularity continues to grow, this dissertation informs the ongoing debate about gender equality in the media and in the sports universe, especially when both worlds intertwine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».