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Enregistrement W4327590751 · doi:10.1177/01634437231159528

Disablement in figure skating: Media, celebrity, spectacle

2023· article· en· W4327590751 sur OpenAlexaff
Adan Jerreat-Poole

Notice bibliographique

RevueMedia Culture & Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Rights and Representation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesSpectacleNarrativeNationalismSociology of sportVulnerability (computing)Gender studiesSociologyPsychologyMedia studiesPolitical scienceArtMedicineLiteratureLawPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood on the ice. Cheers when the injured athlete stands and limps off the field. Comebacks, backflips, and back injuries. Celebrity athletes are punished and rewarded for their abilities, including their ability to perform while injured or work through pain. Injuries, illness, disablement, and even death are not uncommon in celebrity culture broadly and the field of competitive sports more specifically. While critical disability studies often attends to disabled celebrities, less research and critical attention has been paid to the disablement of celebrity and the expectation and performance of injury or illness understood through the lens of ablenationalism. Focusing on international figure skating and the 2022 Winter Olympics, this paper offers a supercripping of athletic celebrity by interrogating how gender, race, age, and nationality impact a global audience’s view of vulnerability, risk, and harm. Analyzing media coverage of the event alongside popular discourse uncovers the impact of nationalism, white supremacy, and patriarchy on sports narratives and celebrity cultures of debilitation and disablement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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