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Enregistrement W3011101307 · doi:10.1177/1012690220904921

‘The bike breaks down. What are they going to do?’ Actor-networks and the Bicycles for Development movement

2020· article· en· W3011101307 sur OpenAlexafffund
Mitchell McSweeney, Brad Millington, Lyndsay Hayhurst, Brian Wilson, Madison Ardizzi, Janet Otte

Notice bibliographique

RevueInternational Review for the Sociology of Sport · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésActor–network theoryAction (physics)Relevance (law)Empirical researchGovernment (linguistics)Movement (music)SociologySocial movementPublic relationsPolitical scienceLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on an empirical study of ‘Bicycles for Development’ (BFD) – a nascent movement whereby used bicycles are collected (often in the global North) and distributed in development contexts (often in the global South) with the aim of achieving a range of positive social outcomes (e.g. access to education). Drawing from interviews ( n = 32) with participants from 19 BFD organizations, and informed by actor-network theory (ANT), the analysis presented herein specifically highlights three key factors that facilitate and/or hinder BFD work: (a) government regulations that potentially stem or ease the flow of bicycles into development contexts; (b) the bicycle’s material constitution, and specifically its sturdiness (or lack thereof); and (c) environmental conditions that impact how bicycles are made, distributed and used. A key theme that cuts across these findings is the potential for non-humans to cause ‘frictions’ that potentially disrupt, divert, but also help in realizing the programmes of action of BFD organizations. We consider the relevance of these findings for both the BFD movement in particular and the wider Sport for Development and Peace (SDP) movement in general. Based on study findings, we argue for ANT as a useful framework for achieving a widened analytical focus and thus for delivering more robust accounts of development contexts under study.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,309 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Études des sciences et des technologies

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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