“Her Winning Personality”: Critical Discourse Analysis of Media Portrayals of Females in Sport
Notice bibliographique
Résumé
At the intersection of fourth-wave feminism and third-wave sports media research, this critical discourse analysis will focus on the ways in which gender hierarchy and gender expectations are manifested in articles on ESPN.com. Through the investigation of sports media framing techniques, the ESPN articles in examination construct an idealized female identity within sports through the language used. This narrow view of female athletes allows for the power and influence that sports media has to construct gender hierarchies in the media landscape. Using Fairclough’s (1989) method of conducting a critical discourse analysis, the prevalent sports media sentiments about Simone Biles, Megan Rapinoe, and Serena Williams will illustrate the sexist, racist, and homophobic language used. Through applying the Televised Sports Manhood Formula (Messner et. al, 2000) as a foundational discourse in sports media to journalism, the hierarchy of sports media results in the use of character framing techniques for sportswomen. When aspects like ambivalence and non-sports related information are emphasized, these strategies uphold the masculine hegemony of sports media. Keywords: Sports media sentiment, gender, gender hierarchy, critical discourse analysis, Simone Biles, Megan Rapinoe, Serena Williams.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».