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Enregistrement W4318815340 · doi:10.1123/shr.2022-0038

“An Occupational Hazard”: Former Elite Male Professional Players’ Experiences of On-Field Violence in Australian Football (1970 to 1995)

2023· article· en· W4318815340 sur OpenAlexaff
John Kerr

Notice bibliographique

RevueSport History Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntimidationFootballEliteCriminologyRemorsePsychologyPolitical scienceSocial psychologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This oral history research explores the experience of ten retired elite Australian football players during their careers in the period from 1970 to 1995. The ex-players were interviewed about their careers by sports journalist, Mike Sheahan, in the long-running Australia Fox Sports Open Mike television series. The particular focus of this historical research is ex-players’ experience of on-field violence. Findings indicated that ex-players were willing to break the Australian football rules and engage in on-field violence either as intimidation or retaliation against opponents. When ex-players did engage in violent intimidatory behavior, they were cool and callous, and anger rarely played a role. Violent retaliation to opposition player transgressions was either immediate or delayed until a future opportunity presented itself. For one Indigenous ex-player, violent responses during games were often sparked by opponents’ verbal racial abuse. In retrospect, he considered this a form of intimidation aimed at putting him off his game that was just part of Australian football at the time. Some ex-players did feel remorse about their violent acts, but others were adamant that they had no regrets about their behavior. Violence was almost expected as an everyday aspect of their football experience and was accepted as an occupational hazard.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,298 · 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
Publié2023
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