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Enregistrement W3206155580 · doi:10.3389/fspor.2021.746441

Re-thinking Women's Sport Research: Looking in the Mirror and Reflecting Forward

2021· article· en· W3206155580 sur OpenAlexaff
Katie Lebel, Ceyda Mumcu, Ann Pegoraro, Nicole M. LaVoi, Nancy Lough, Dunja Antunovic

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)SalientScholarshipStakeholderPublic relationsStakeholder engagementPolitical scienceStatus quoPsychologySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite decades of research and advocacy-women's professional sports continue to be considered second class to men's sports. The goal of this paper is to rethink how we state, present, and solve problems in women's sport. To affect true change, the wisdom of a broad stakeholder group was embraced such that varied perspectives could be considered. A three-question survey was developed to examine what key constituents believe is working in women's sports, what they believe the salient challenges are for women's sport, and how they would prioritize the next steps forward in the post-pandemic sport landscape. Results indicated siloed differences of opinion based upon the age and role of the stakeholder in the women's sport ecosystem. We discuss the implications and offer recommendations as to how we as scholars might recalibrate our approach to women's sport scholarship to maximize the impact of our research and affect change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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