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Enregistrement W2976330130 · doi:10.1111/cag.12569

Regional restructuring of industrial sport: The case of elite hockey player production in British Columbia

2019· article· en· W2976330130 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Stefan Decosse, Glen Norcliffe

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEliteCommodificationRestructuringIce hockeyMetropolitan areaBusinessEconomic growthPolitical scienceEconomyEconomicsGeographyPoliticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although ice hockey has been characterized as a “people's sport,” since the 1980s neoliberalism has stimulated elite hockey to take on industrial characteristics, driven by: the commodification of sport; a growing scale of hockey performance; the branding of teams and cities; a strategic coupling with media; and the privatization of training and facilities. In British Columbia, elite hockey players are being produced in new regional settings. Formerly, many elite players came from smaller resource‐hinterland towns offering strong local support. With neoliberal commodification of the sport, the Lower Mainland has emerged as the main centre of elite player production in British Columbia. This has occurred very rapidly as costly private training programs located mostly in larger metropolitan areas have become the main source of young players aspiring to elite status. High‐performance training companies and private hockey academies offer costly routes to elite player status, with new class relations that exclude low‐income families. A range of internal and external scale economies lead to these new facilities being concentrated in larger conurbations, particularly in Greater Vancouver.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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