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Enregistrement W4386543187 · doi:10.1080/02614367.2023.2256028

Examining attitudes towards inclusion and social justice among U.S. Climbers: analysis and findings from a national survey

2023· article· en· W4386543187 sur OpenAlexaff
John P. Flynn, David Carter, Leandra H. Hernández, Garrett Hutson

Notice bibliographique

RevueLeisure Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimbingInclusion (mineral)PoliticsDiversity (politics)Economic JusticeSociologyPrivilege (computing)Social psychologyPublic relationsPolitical scienceGender studiesPsychologyLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climbing in the U.S. resembles other ‘alternative’ and ‘lifestyle’ sports in that it has long been an exclusionary leisure pursuit. Whiteness, a history of land dispossession, and settler colonialism have reinforced exclusive boundaries to the sport through a ‘hierarchy of participation’. Formal moves from climbing advocacy organisations, gyms, and brands have increased diversity and justice efforts in climbing through funding, pledges, and social media messaging. However, these initiatives receive varied support from within climbing communities. This paper employs a social-psychological approach to examine which factors likely help shape and maintain variation in U.S. climbers’ concern for matters related to inclusion and justice in climbing. We draw data from a national survey conducted in collaboration with the national advocacy organisation Access Fund. We then apply multiple regression to examine how various climbing and demographic attributes are associated with inclusion and justice concerns by testing three hypotheses: experienced privilege and/or marginalisation, partisan political affiliation, and issue prominence. Our findings suggest that variation in climbers’ inclusion and justice attitudes appears driven more by respondents’ affiliation with one or more marginalised identities, political leanings, and other sociodemographic characteristics that we suggest are representative of the ‘politics of everyday life’.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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