Notice bibliographique
Résumé
Chapter outlineAs with many other domains of sport, the lack of women's involvement within the formalized setting of governance has raised concern from scholars and policy makers alike (Adriaanse, 2016;Henry & Robinson, 2010).Despite calls for greater gender diversity within sport governance, women are still strongly underrepresented across international, national, and local levels (Burton, 2015; Sibson, 2010).The purpose of this chapter is to explore the topic of women's involvement in sport governance, and in doing so help explain why women are still largely absent from sport governance, highlight the contribution women can make to sport governance, and to suggest ways forward for research and practice.We do this by first providing some background about sport governance scholarship, which leads us to identify predominant theories that have been used to explain sport governance and gender dynamics.We particularly highlight institutional theory as a lens to examine women's involvement in sport governance as well as considering the small number of studies that have focused on gender and sport governance.Next, we offer a contextualized account of women's involvement in sport governance by using New Zealand Rugby (NZR) to explore the forces that have influenced the governance of that sport.Institutional theory is used here to help explain this setting.We conclude by highlighting a landmark in the governance journey of NZR, the inclusion of the first women to the national board in 2016.Farah Palmer's backstory is offered as our leader profile before we conclude and offer future directions for research and practice. Background to the study of sport governanceThe field of sport governance scholarship has gained moment over the past 15 years where organizational level governance has dominated the literature (O'Boyle & Shilbury, 2016).Sometimes referred to as 'corporate governance', organizational governance focuses on the board grouping and/or individuals charged with the responsibility of governing sport organizations (Henry & Lee, 2004).Commonwealth countries such as Australia, New Zealand, Canada, and the United Kingdom, as well as Greece, Portugal, Spain, and Taiwan, where the sports systems are dominated by non-profit organizations have been the primary contexts for investigation (Shilbury, Ferkins & Smythe, 2013).Within these countries, scholars have found common topics and issues that have helped to strengthen our understanding of sport governance as a global concern (Hoye & Cuskelly, 2007;Hoye & Doherty, 2011).Early work established
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,162 | 0,089 |
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 ».