The significance of <i>plus-development</i> through sport: the practices and neoliberal politics of attracting participants to corporate sport-for-development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite significant growth in the sport-for-development (SFD) sector, there has been little research to date examining the ways that SFD organizations attract communities, and/or the reasons that SFD organizations are able to attract and retain community members in their programmes. The purpose of this study was to explore how and why Maple Leafs Sports and Entertainment (MLSE) Launchpad, an SFD facility in downtown Toronto, attracted participants into its programmes, and to understand how and why community members took up the offer to engage in its programmes. Using ethnographic observations and semi-structured interviews with Launchpad staff, we found that ‘development’ activities, with little or no sport component to them at all, were, in many instances, the main attraction to participants at MLSE Launchpad, a phenomenon that we term ‘plus-development.’ In these cases, what attracted participants to MLSE Launchpad were programmes that, in practice, filled gaps in basic social and community service provisions. We use these findings to advance some critical insights about the broader neoliberal structures under which programmes like MLSE Launchpad operate, and the significance of SFD for and within urban communities.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».