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Enregistrement W2975844810 · doi:10.1123/wspaj.2018-0059

The Alberta Women in Sport Leadership Project: A Social Learning Intervention for Gender Equity and Leadership Development

2019· article· en· W2975844810 sur OpenAlexaffabout
Diane M. Culver, Erin Kraft, Cari Din, Isabelle Cayer

Notice bibliographique

RevueWomen in Sport and Physical Activity Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMining Association of CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingLeadership developmentPublic relationsGender equityIntervention (counseling)Equity (law)Political scienceBest practiceDiversity (politics)PsychologySociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This best practice paper describes a Canadian intervention to address the lack of women in sport coaching and leadership roles. While the number of female athletes has increased over the last decades, the opposite is true of female head coaches, both nationally and internationally. The issues influencing this trend are mostly institutional and societal. There is a lack of support systems in place for females attempting to become involved (recruitment) and maintain their involvement (retention) in coaching. The Alberta Women in Sport Leadership Impact Program (AWiSL) takes a community of practice approach to increase gender equity and leadership diversity in Alberta sport organizations. The AWiSL began in October 2017 and continues until early 2020. There are currently 6 mentors and 12 sport leaders from Alberta sport organizations, who engage in monthly meetings to learn and participate in the co-creation of knowledge to meet the project outcomes, which include the planning and implementation of initiatives for their individual sport organizations, all in the service of supporting gender equity. Descriptions of specific activities thus far are presented as well as information about the how to of conducting such an intervention. Various challenges and lessons are discussed. The description of the AWiSL and ongoing program evaluation aims to support other organizations seeking an example of an initiative to create equitable coaching and leadership opportunities, and to create change.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeQualitatif
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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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