So you're a tough guy, eh?: Constructions of identities by competitive male ice hockey players
Notice bibliographique
Résumé
Throughout sport psychology literature, the relationship between identity and sport has been explored; however, research on how athletes come to develop certain identities has been lacking, particularly in aggressive sports, such as hockey. The proposed study will explore how competitive male ice hockey players construct their identities through sport participation. Framed within a social constructionist paradigm, and guided by narrative theory, this study addresses the intersectionality of multiple identities such as masculinity, race, and social class. Participants will include six to eight players from three competitive hockey teams in Sudbury, Ontario, Canada. Unstructured, conversational interviews will take place with each participant, asking them questions pertaining to their experiences in sport, with injury, and as a hockey player. Interpretative thematic analysis will be completed to identify common themes, as well as differences between the narratives. In line with narrative theory, keeping the integrity of the participants' stories will be the focus of data analysis. Based on previous literature, anticipated findings include identities of athletes being shaped by their early sporting experiences, the culture of sport, and idealized masculine values. The goal of the proposed study is to provide insight into the way sociocultural processes are used for forming identities, while also leading a path of new research into identity formation and the impact of sport culture. The results of this study will be important for facilitating a better understanding of how athlete identities are shaped both negatively and positively and their implications for individuals both in and out of sport.Acknowledgments: Kelly D. Harding, PhD; Amanda Schweinbenz, PhD, Jennifer Johnson, PhD
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».