Effective Aggressiveness and Inconsistencies in the Bijuridical Treatment of Aggressive Behaviour: Mixed Martial Arts, Bullying, and Sociolegal Quandaries
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to address effective aggressiveness and the treatment of aggressive behaviour in the context of MMA in comparison to the balance of the formal Canadian legal landscape. I choose anti-bullying legislation, and its treatment of aggressive behaviour, as a counterexample to the treatment of aggressive behaviour within the MMA regulatory framework. By intertextually linking and superimposing these two categories of legislation, a critical lens drawing on institutional ethnography is applied. This is done to question and deconstruct the differential treatment of aggressive behaviour and the rationale behind the legislative mixed message sent. This lens also allows me to show the importance of a more thorough analysis and understanding of the imported internal frameworks of regulated activities that are candidates for decriminalization through amendments to Canada’s Criminal Code intended to ensure the Criminal Code is current to today’s reality. The quandary faced within the fabric of the MMA community regarding its own treatment of aggressive behaviour, where it is both reified as well as castigated through anti-bullying advocacy, will also be examined.
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,069 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».