Sports equity: a new BJSM e-Edition brings the fundamentals back into focus
Notice bibliographique
Résumé
> Change your leaves, keep intact your roots > > –Victor Hugo Throughout history and across cultures, nearly all human societies have constructed systems of privilege and power that oppress, exploit and disadvantage some, while empowering others.1 Across sectors, the powerful have engineered these systems to achieve step-change economic gains at the expense of the oppressed. In addition to wealth, systems of oppression also generate non-material benefits for those on the weighty side of the power imbalance. Consciously or not, as micro-aggressions and macro-aggressions from the advantaged are dealt down the power gradient to the disadvantaged, social advancement opportunities and recognition disproportionately benefit the dominant group.1 The key here is that people actively thought this through . These intentionally designed systems divide society into a dystopian hierarchy based on race/ethnicity, gender, perceived ability, wealth, age and more, despite the fundamental human rights all people are equally due. As clinicians and academics, we have the opportunity to consciously and deliberately expose and dismantle societal biases in our field of Sport and Exercise Medicine (SEM). While …
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,029 |
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 ».