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Enregistrement W4308891649 · doi:10.1123/jpah.2022-0288

Racialized Women in Sport in Canada: A Scoping Review

2022· review· en· W4308891649 sur OpenAlexaffabout
Janelle Joseph, Bahar Tajrobehkar, Gabriela Estrada, Zeana Hamdonah

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Activity and Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociology of sportGender studiesPsychologyGerontologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This scoping literature review examines: What literature exists about the sport and physical activity experiences of racialized cis and trans women, adolescents, and girls in Canada? METHODS: English language peer-reviewed articles, book chapters, and gray literature published January 1, 2000, up to May 31, 2020, were examined. The databases used were SPORTDiscus via EBSCO, Sociological Abstracts, Sport Medicine and Education Index, and Google Scholar. The 42 studies and 15 gray literatures found included 1430 participants explicitly specified as racialized women/girl participants. RESULTS: There was a paucity of literature on the topic overall with none (n = 0) focused on experiences of racialized trans women. The limited research notes some successful programs that address racialized women's needs. However, the research also shows widespread experiences of discrimination against women based on racial group and language and limited access to culturally relevant or welcoming sporting opportunities, such as women-only programs and spaces. CONCLUSIONS: Much more research should be done to disaggregate "immigrants" into specific racial and ethnic groups, attend to intersectional identities and barriers, understand a wide range of involvement (eg, including coaching, high performance sport, recreation, exercise, university sport, mentorship programs), document racism and White privilege, and describe the joys of participation in sport for racialized women.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0170,029
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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