Sport and Incarceration: Theoretical Considerations for Sport for Development Research
Notice bibliographique
Résumé
Despite a rapid expansion in research on Sport for Development (SfD), there remain numerous untapped veins of exploration. This article makes a novel argument for increasing the theoretical and substantive depth of SfD research by linking it to the relatively small, yet developing, body of literature on sport and incarceration. Drawing from the emergent field of carceral geography and the literature on prison sport, this article provides critical theoretical considerations for SfD programs that occur in ‘compact’ sites of confinement, such as prisons or refugee camps, or are enmeshed in ‘diffuse’ manifestations of carcerality. Given the structures of inequality that have led to the confinement of more than 13 million people in prisons, refugee camps, and migrant detention centres across the globe, as well as the multitude of ways that groups and individuals are criminalized and stigmatized in community settings, there are compelling reasons for SfD research to more deeply engage with concerns of space and carcerality as they relate to sport. As such, this article provides an important foundation for future analyses of SfD and carcerality, and signposts some potential ways forward for a deepening of theoretical perspectives in SfD research.
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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 | 0,021 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,064 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».