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Enregistrement W4389205633 · doi:10.1080/17430437.2023.2286017

Similarities and differences in male and female First Nations hockey players’ experiences of moving away from their home communities to play elite hockey in the Canadian mainstream context

2023· article· en· W4389205633 sur OpenAlexaffabout
Jaime Carpenter, Audrey R. Giles

Notice bibliographique

RevueSport in Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEliteMainstreamGender studiesContext (archaeology)Ice hockeyRacismIndigenousField hockeyAthletesSociologyPsychologyPolitical sciencePoliticsMedia studiesMedicineGeographyLawPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a dearth of research that has explored the differences and similarities in First Nations male and female hockey players’ experiences while playing elite hockey in the Canadian mainstream. I used tribal critical race theory, Indigenous feminisms, Indigenous methodologies, and interviews with 10 male and 10 female First Nations elite hockey players to understand the differences and similarities in their experiences of moving away from home to pursue hockey in the mainstream. I produced two main themes: the challenges that the athletes experienced, which included new languages, culture shock, and racism; and the benefits, which were athletic and personal growth and support from their home community. There were important differences between male and female participants, which included the males facing more violent and overt racism than the female players, and the female players needing to travel farther away from home due to a lack of opportunities to play hockey.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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