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Enregistrement W4361250470 · doi:10.1177/21674795231167768

“She’s Twice Their Age”: Representations of Aging and the Creation of an Age Order in Women’s Gymnastics

2023· article· en· W4361250470 sur OpenAlexafffund
Kristi A. Allain, Stephanie Dotto

Notice bibliographique

RevueCommunication & Sport · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensTrent UniversitySt. Thomas University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHegemonic masculinityAthletesAgency (philosophy)EliteCompetitor analysisPsychologyRepresentation (politics)MasculinityFemininityOrder (exchange)HegemonyGender studiesSocial psychologySociologyPolitical sciencePhysical therapyManagementSocial scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elite-level women’s artistic gymnastics is (in)famous for the youth of its competitors. Yet if age representation constructs the limits and possibilities of sport, it is important to explore the effects of these representations. Here we examine media coverage of gymnast Oksana Chusovitina, who has competed internationally up to the age of 46. We conduct content analysis of 17 international competitions in which Chusovitina competed, from 2001 to 2018, exploring coverage of her and the younger gymnasts with whom she competed. As hegemonic masculinity structures a gender order in sport and beyond, we argue that gymnastics coverage constructs an age order in the sport by (1) emphasizing the exceptionality of older competitors; (2) focusing on athletes’ private lives; and (3) constructing the athlete-coach relationship as familial, where coaches are represented as surrogate parents. These techniques diminish the agency of young gymnasts and produce their youthfulness as hegemonic, treating athletes competing beyond their twenties as unworthy of serious attention. When older athletes like Chusovitina are categorized as outliers, the sports media is free to infantilize younger gymnasts, naturalizing their ostensible lack of agency, as well as the sport’s high burn-out and injury rate.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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