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Enregistrement W2997778438 · doi:10.7202/1069168ar

L’engagement des Skirtboarders : la constitution du « sujet moral » sur Internet

2020· article· fr· W2997778438 sur OpenAlexaffvenueabout
Christine Dallaire, Steph MacKay

Notice bibliographique

RevueRevue Jeunes et Société · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDoping in Sports
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les Skirtboarders, un groupe de skateuses (planchistes) installées à Montréal (Canada) ont amorcé leur transformation en jeunes femmes engagées par la production d’un blogue offrant une alternative à la couverture médiatique dominante qui marginalise les skateuses et les réduits à des objets sexuels. Elles s’encouragent mutuellement et incitent nombre de filles et de jeunes femmes à participer à un sport dominé par les garçons et les jeunes hommes par la promotion de représentations diverses de la féminité – ouvrant ainsi les possibilités d’action et de devenir et propageant une solidarité entre jeunes sportives. La synthèse de nos analyses empiriques de Skirtboarders.com illustre comment le cadre éthique de Foucault permet de comprendre la manière dont ce projet médiatique de jeunes sportives découle d’une forme d’engagement. D’une part, la constitution du « sujet moral » telle que développée par Foucault éclaire l’engagement de ces skateuses. Ce cadre d’analyse qui se penche sur la façon dont le sujet se construit par une réflexion sur soi permet de mieux comprendre la nécessaire dimension consciente et active qui soutient l’engagement de même que le travail sur soi qui transforme le « jeune engagé ». D’autre part, l’usage des médias sociaux devient une technique de transformation personnelle et collective qui consolide l’engagement des Skirtboarders de même qu’un outil pour exhorter d’autres filles et jeunes femmes à se mobiliser pour réaliser leurs aspirations sportives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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