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Enregistrement W4389622695 · doi:10.1080/14927713.2023.2291033

In the wake of canada’s violent eugenic legacies: An urgency to ReVision Fitness

2023· article· en· W4389622695 sur OpenAlexaffvenueabout
K. Alysse Bailey, Meredith Bessey, Carla Rice, Evadne Kelly, Tara-Leigh McHugh, Salima Punjani, Bekithemba Dube, Paulina Tshuma, Kayla Besse, Skylar Sookpaiboon, seeley quest

Notice bibliographique

RevueLeisure/Loisir · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFeminist Theory and Gender Studies
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of AlbertaUniversity of GuelphMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEugenicsRacismSociologyIdeologyPoliticsRhetoricCriminologyGender studiesLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eugenics is often misunderstood as a historical set of practices that mobilized outside of Canada and ended after World War II. Less is known about canada’s influence on and participation in the practices/ideologies/movement, and even less about how contemporary fitness practices continue to be tethered to eugenics. ReVisioning Fitness aims to counter/refuse eugenic-infused fitness regimes designed to eliminate ‘unfit’ people, by centring the lived experiences of trans, non-binary, queer, Black, racialized, disabled, and fat/thick/thicc/curvy people. We created three-to-five-minute multimedia videos that express our fitness-related experiences and inventiveness. We explore the concept of ‘inclusionism’ and critiques of current anti-racism rhetoric and reflect on our videos across three themes: complexities of racism and other markers of difference; politics of rest in leisure; and unsettling white supremacy in fitness. We call on fitness stakeholders to examine our/their implicatedness in upholding eugenic underpinnings of fitness as a call to action to refuse anti-life agendas.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0440,036
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 GPT0,334
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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'admission3
Résumé présentoui

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