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Enregistrement W3101134415 · doi:10.11575/prism/38391

Canadian Female Alpine Athletes’ Constructions of Risk and Gender

2020· dissertation· en· W3101134415 sur OpenAlexaboutno aff
Danika Kelly

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesGender studiesGeographyPsychologyDemographyMedicinePhysical therapySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female alpine athletes’ constructions of gender and risk are poorly addressed in the academic record. The vast majority of publications focus on the reproductive risks inherent in being in a less oxygenated environment and not on the experiences of female alpinists themselves. For my master’s project, I explored the experiences of female athletes in alpine sport. The primary objective was to gain greater understanding of Canadian female athletes’ constructions of gender and risk in alpine environments and in relation to the larger cultural context. Informed largely by Michel Foucault’s concepts of agency and governmentality, as well as Pirkko Markula’s feminist interpretations of Foucault’s perspectives on the (moving) body, and following the tenets of feminist qualitative research methods, I interviewed women alpine athletes living in and around Calgary, Alberta, Canada. Five participants agreed to complete two one-on-one interviews using go-along or moving interviewing techniques; they also agreed to take part in a guided-group-conversation comprised of all five participants and me. The process of analysis was completed, in part, through participant validation between each interview and thus, participant-driven analysis was integral to this project. Participants constructed gender and risk largely through a comparison of doing what they felt they ought, which usually centred on their careers and families, and what they wanted, which centred on the draw that they felt toward the alpine. Valuable insights were also gained on research methods and (the making of) community.

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)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0330,012
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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