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Enregistrement W4313584358 · doi:10.3389/fspor.2022.1060851

Advancing feminist innovation in sport studies: A transdisciplinary dialogue on gender, health and wellbeing

2023· review· en· W4313584358 sur OpenAlexaff
Holly Thorpe, Sheree Bekker, Simone Fullagar, Nonhlanhla Sharon Mkumbuzi, Sophia Nimphius, Madeleine Pape, Stacy T. Sims, Ann Travers

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyGender studiesFeminismAestheticsPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Athlete health and wellbeing requires a holistic, multidimensional approach to understanding, supporting, and treating individual athletes. Building more supportive, inclusive, and equitable environments for the health and wellbeing of women and gender expansive people further requires gender-responsive approaches that promote broader cultural change. Feminist sport and exercise medicine practitioners, sports scientists, and social science researchers are increasingly coming together in their efforts to do this work. However, working across disciplines inevitably includes an array of ontological, epistemological, and political challenges. In this paper, we offer a curated 'dialogue' with a group of feminist scholars engaged in research and practice across disciplines, bringing them together to discuss some of the most pressing gendered issues in sport today (i.e., ACL injury, concussion, menstruation in sport, mental health, gender categories). In so doing, we amplify the voices of those working (empirically and clinically) at the disciplinary intersections of gender, sport and health, and learn about some of the current and future possibilities for transdisciplinary innovations and strategies for building (responsiveness to) cultural change.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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