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Enregistrement W4388098205 · doi:10.1177/10126902231209226

Climate change versus winter sports; can athlete climate activism change the score?

2023· article· en· W4388098205 sur OpenAlexaff
Natalie Knowles, Daniel Scott, Michelle Rutty

Notice bibliographique

RevueInternational Review for the Sociology of Sport · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsAthletesClimate changePolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outdoor winter sports sit on the frontlines of climate change, with athletes subject to increasingly unsafe, unfair and non-ideal competition and training conditions as a result. With athletes’ livelihoods and the future of winter sports on the line, this research investigates if and how winter athletes use their position as public figures, celebrities and role models to challenge the hegemonic structures in sports and society driving climate change. Framed through the broad athlete-activism literature, this study used a qualitative survey of 390 elite winter-sport athletes and coaches combined with eight key stakeholder interviews to understand athlete climate activism. Results demonstrate that winter athletes’ climate action is generally low risk constituting advocacy rather than activism. Athletes express fear of being called out as hypocritical for their high-carbon sport and lifestyle, insecurity over their level of climate education and frustration with the lack of climate action from international- and national-level winter-sport organizations. Scholarly, grassroots and sport-based activism may help athletes engage more effectively in climate activism within and beyond sport.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,412
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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