What is it about association football – the arrogantly self-appointed “Beautiful Game” – that renders most (though not all) of its fan cultures so ugly?
Notice bibliographique
Résumé
It’s very simple, actually: The more important something is to any of us, the more passionate we are about that item. And with the high degree of our passion for this thing, there also emerges a high degree of our defending it at all costs, even that of resentment, taunting, hatred, exclusion, violence, death. This pertains to family, clan, tribe, nation – any experienced but also imagined community. This communal or tribal experience grounds our relationship to our beloved sports clubs. But here, too, there is a gradation of affect and self-identification that heightens our love and passion for “ours” and, concomitantly, our hatred and disdain for “theirs.” For reasons that I will explain in my paper, Association Football’s “ours” has developed more potently in societies in which this game has become culturally hegemonic since the late nineteenth century (almost solely in Latin America and Europe, later in much of Africa); than did other sports in these same societies; as well as sports that attained cultural hegemony elsewhere, most notably the North American countries of the United States and Canada; but also places like Australia and New Zealand; as well as India and Pakistan and China and Japan.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».