MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378530504 · doi:10.1080/21640629.2023.2218265

White privilege in Canadian high school sport: investigating white coaches’ perspectives on social justice issues

2023· article· en· W4378530504 sur OpenAlexafffundabout
Evan Bishop, Stéphanie Turgeon, Wesley Tang, Tarkington J. Newman, Leisha Strachan, Corliss Bean, Martin Camiré

Notice bibliographique

RevueSports Coaching Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of ManitobaUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésWhite privilegeWhite (mutation)Privilege (computing)CoachingOppressionEconomic JusticeSociology of sportSocial justiceIdentity (music)Power (physics)Gender studiesSocial identity theorySocial psychologySociologyPsychologyRacismCriminologyPolitical scienceLawSocial groupPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport constitutes an important setting in which to study whiteness given ongoing issues related to power, privilege, and oppression. The purpose of the study was to examine white privilege in Canadian high school sport by investigating white coaches’ perspectives on social justice issues. A total of 463 high school coaches who self-identified as white completed an online survey. Results showed how coaches who had a greater awareness of white privilege in society had more favourable attitudes towards social justice, higher importance attributed to climate change issues, greater awareness of prejudicial attitudes against the LGBT community, and a higher propensity to engage in antiracist behaviours. Moderating effects for gender identity were also found. Moving forward, white privilege should continue to be studied in coaching to better understand how it is entangled with social justice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSports Coaching ReviewMême sujetPhysical Education and PedagogyTravaux en français237 207