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Enregistrement W3016988849 · doi:10.1080/2159676x.2020.1748897

‘Where is the space for continuum?’ Gyms and the visceral “stickiness“ of binary gender

2020· article· en· W3016988849 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie E. Coen, Joyce Davidson, Mark W. Rosenberg

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Sport Exercise and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBinary numberSpace (punctuation)PsychologyPhysicsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper develops a visceral feminist geography of the gym to expand our understanding of how everyday physical activity environments are implicated in the gendered context of physical activity. The gender gap in physical activity is well-documented, with women around the world less likely than men to meet the minimum physical activity recommendations for health. Fitness gyms are popular venues for physical activity, but they are not necessarily inclusive places. Through a reflexive thematic analysis of interview and journaling data with 52 Canadian women and men gym users, we identify five visceral domains through which the gym enacts gender boundaries: the imaginary, bodily haptics, the soundscape, visual fields, and material “stuff“. Each of these revealed a series of gendered dichotomies that, taken together, contribute to an overarching gender binary of unbounded masculinity and bounded femininity. We argue that these “visceralities“ matter because the gym as an institution comes to codify gender differences in ways that perpetuate possibilities for practising physical activity as bifurcated ways of doing gender. One of our key findings is how women’s participation in the gym was underwritten by material expense and bodily preparatory practices that extend far beyond the gym into the geographies of their daily lives. Physical activity interventions that do not account for the multisensorial features of place may miss opportunities to reduce gendered inequities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,054
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,361
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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