The power of the talent category. A social-relational perspective on the identification and selection of young football players
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Football associations in a number of western nations, including Denmark and Germany, are initiating nationwide programs to identify and select talented football boys already at the age of 10-12. The aim of this article is to explore how boys this age experience such early talent identification and selection processes. Methods: Using an ethnographic approach, the first author conducted 1.5 years of fieldwork in a Danish suburban football club from which several boys were selected and even more boys not-selected to an extracurricular nation-wide program. In the club, the first author observed and participated in weekly training practices of all U10/11 boys and also conducted six focus-group interviews with 19 of the boys. Findings and Discussion: The material was analyzed with Richard Jenkins’ perspectives on social identity, and specifically his distinction between external categorization and internal identification. Observations from weekly training practices displayed that level of skills and talent made up a very predominant category through which the coaches grouped the boys, despite the boys tried to relate in a variety of ways e.g. as school mates and friends. Notwithstanding, in the focus group interviews talent and skills also constituted the main reference for the boys’ internal identification of themselves and their peers. Conclusion: The analysis shows that the football system contributes to reduce the variety of grouping options among young boys. If individual boys succeed in negotiating their identities they do so in pointing to specificities in skills and talent that they are the sole owners of.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».