Kinesiology, Physical Activity, Physical Education, and Sports through an Equity/Equality, Diversity, and Inclusion (EDI) Lens: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Equity, equality, diversity, and inclusion are terms covered in the academic literature focusing on sports, kinesiology, physical education, and physical activity, including in conjunction with marginalized groups. Universities in many countries use various EDI policy frameworks and work under the EDI headers "equality, diversity and inclusion", "equity, diversity and inclusion", "diversity, equity and inclusion", and similar phrases (all referred to as EDI) to rectify problems students, non-academic staff, and academic staff from marginalized groups, such as women, Indigenous peoples, visible/racialized minorities, disabled people, and Lesbian, Gay, Bisexual, Transgender, Queer or Questioning, and Two-Spirit (LGBTQ2S+) experience. Which EDI data, if any, are generated influences EDI efforts in universities (research, education, and general workplace climate) of all programs. METHOD: Our study used a scoping review approach and employed SCOPUS and the 70 databases of EBSCO-Host, which includes SportDiscus, as sources aimed to analyze the extent (and how) the academic literature focusing on sports, kinesiology, physical education, and physical activity engages with EDI. RESULTS: We found only 18 relevant sources and a low to no coverage of marginalized groups linked to EDI, namely racialized minorities (12), women (6), LGBTQ2S+ (5), disabled people (2), and Indigenous peoples (0). CONCLUSIONS: Our findings suggest a gap in the academic inquiry and huge opportunities.
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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 | 0,028 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».