MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2963149190 · doi:10.1080/11745398.2019.1635895

Sport as a cultural offset in Aboriginal Australia?

2019· article· en· W2963149190 sur OpenAlexfundno aff
Lee Sheppard, Steven Rynne, Jon Willis

Notice bibliographique

RevueAnnals of Leisure Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésVariety (cybernetics)SociologyCultural identityPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport-for-development is increasingly employed as a tool for domestic development within marginalized communities. In Australia, sport is assumed to have a 'natural fit' with Aboriginal communities - accordingly it is utilized in a variety of ways. In seeking to challenge and examine this situation and the dominant / unquestioned / invisible assumptions inherent, we propose the notion of cultural offsetting - whereby sport is positioned as a way of offsetting a variety of losses that Australian Aboriginal communities and peoples have experienced and continue to experience. Within the context of sport, this article examines whether cultural offsetting using sport is feasible and/or desirable. While the conclusion reached is that Aboriginal peoples have been using sport as a cultural offset for some time, serious questions remain regarding the capacity of sport-for-development programmes to offset the variety of losses (e.g. culture, language, identity) experienced by Aboriginal Australians.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,380
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Leisure ResearchMême sujetSport and Mega-Event ImpactsTravaux en français237 207