Building a capacity for equity, diversity, and inclusion through research, practice, and collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Within Canada, individuals who participate in sports and/or physical activity have diverse backgrounds and lived experiences. As such, it is important for sport and exercise psychology scholars and practitioners to acknowledge this diversity and ensure their work is equitable and inclusive for all. In this presentation, we reflect on our personal experiences conducting diversity research and our efforts to advance equity, diversity, and inclusion in sport and exercise psychology. We begin the presentation by providing guidance for how to conduct diversity research. Specifically, we highlight the importance of accurately defining diversity and introduce methods for conceptualizing and measuring specific diversity characteristics. Second, we discuss how we bring equity into our practices as sport and exercise psychology practitioners. Drawing from our experiences working with high performance teams, we discuss how to collaborate with coaches and athletes to create equitable experiences and emphasize the importance of considering athletes' intersecting identities (e.g., age, ability, sexuality, ethnicity). Finally, we conclude the presentation by speaking about facilitating inclusion through collaboration. Specifically, we use our own collaborative relationships to illustrate how valuing deep-level similarities (e.g., values, work ethic) can make for more rewarding and gratifying professional and personal relationships among individuals who may have surface-level differences (e.g., ethnicity, gender). Taken together, it is our hope that this presentation encourages scholars/practitioners to reflect on their own work and promotes discussion about how to best advance equity, diversity, and inclusion in sport and exercise psychology.
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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 | 0,128 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,050 | 0,120 |
| Communication savante | 0,049 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,105 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».