Women representation and organisational characteristics in sport governance: Implications for gender policy and practice
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on hegemonic masculinity and critical mass theory, this study investigates the representation of women board members in sport governing bodies (SGB) and the extent to which boards can be assigned to subgroups based on the number and share of women board members. The study examines the organisational characteristics of SGBs with low, medium, and high representation of women on the board. Data were gathered from the websites of German national and state sport associations and federations (n = 930), including information about the size and gender composition of the board and several organisational characteristics (e.g. type of sport, headquarter location, membership figures). On average, SGBs have 1.8 women on the board reflecting a share of 20.1%. Three groups of SGBs emerged from the cluster analysis: Organisations with low (0.08 women; share of women: 0.3%), medium (1.63; 18.4%), and high representation of women (3.87; 42.6%) on the board. These clusters differ significantly regarding organisational characteristics. Specifically, SGBs with low representation of women have on average smaller boards and represent non-Olympic sports or ‘typically masculine’ sports. Sport federations are more frequently represented in the clusters with medium and high representation of women on the board. SGBs in the third cluster represent ‘typically feminine’ sports like dancing or equestrian and have the most women and youth memberships. The findings help sport policy makers target respective groups of organisations with interventions to implement gender policies and explain the important role of such policies for attracting new women board members or gaining legitimacy from public institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».