An Intersectional Analysis of the Recruitment and Participation of Second-Generation African Canadian Adolescent Girls in a Community Basketball Program in Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Guided by the experiences and perspectives of sport practitioners, in this paper, an intersectional lens was used to examine age, gender, race, socioeconomic status, and religion and how they relate to the recruitment and participation of second-generation, low-income, African Canadian, Black Muslim, and Christian adolescent girls in a community-based basketball program in Ottawa, Canada. Semistructured interviews were conducted with 11 program coordinators and coaches involved in the City of Ottawa Community Centre Basketball League (CCBL), and reflexive thematic analysis of the data was engaged. The findings were threefold: (a) CCBL coordinators and coaches recognize the importance of representation to enhancing their support to program users; (b) CCBL coaches and coordinators make efforts to build trust with and increase buy-in from first-generation immigrant parents to improve girls’ program participation; and (c) CCBL coaches and coordinators make religious accommodations in response to the needs of Muslim and Christian program users. The findings illustrated that community-based sport programs serving second-generation African Canadian adolescent girls in low-income communities require multifaceted program and outreach strategies that consider the intersecting social experiences of participants to improve recruitment and participation. To conclude, policy and program design and implementation strategies to support the creation of inclusive, equity-driven community-based sport practices were proposed.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».