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Enregistrement W4251910320 · doi:10.31235/osf.io/peqjk

‘Integrity, Sportsmanship, Character’: Baseball’s Moral Entrepreneurs and the Production and Reproduction of Institutional Autonomy

2018· preprint· en· W4251910320 sur OpenAlexaff
Seth Abrutyn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSportsmanshipAutonomyReproductionLeagueProduction (economics)EntrepreneurshipSociologyAction (physics)Political sciencePolitical economyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sociologists have long argued that institutions like religion or economy can become relatively distinct spheres that facilitate and constrain action, goal setting, and decision-making. But, few empirical studies have looked closely at how institutions become relatively distinct cultural and structural domains. This paper examines how institutional entrepreneurs—in this case, Major League Baseball (MLB) sportswriters—build and sustain institutional boundaries by considering how they create a distinct cultural discourse that infuses baseball places, times, and events with culturally distinct meanings. Drawing from sportswriters’ columns, documentaries, and monographs written on baseball, we show that MLB entrepreneurs have developed and disseminated a discourse oriented around the generalized medium of sport exchange, interaction, and communication: competitiveness. Using these data, the paper below examines how this medium becomes quantified and embodied in tangible and intangible forms. Additionally, the paper draws on sports columns that illustrate how MLB entrepreneurs protect the autonomy of a sacred core (the Hall of Fame) from internal threats (gambling and performance-enhancement drugs) and external corruption (the influence of money). The paper ends with a discussion of implications for the applicability of the findings to other sports and institutional domains.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,025
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,297
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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