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Enregistrement W4396675330 · doi:10.1177/10126902241246579

Precarity in sport coaching: Exploring the working conditions of Canadian university sports coaches

2024· article· en· W4396675330 sur OpenAlexafffundabout
Alixandra Krahn

Notice bibliographique

RevueInternational Review for the Sociology of Sport · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésPrecarityCoachingPraxisContext (archaeology)MeritocracySociologySport managementProfessionalizationSociology of sportPublic relationsPsychologyGender studiesPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the study of sport coaching as the body of knowledge and praxis is well established, very few studies have unpacked sport coaching through a sociological work and/or labour lens. Drawing on the findings from a larger institutional ethnographic study exploring gender, work, and professionalization in sport coaching within the Canadian university sport system, this article highlights the ways in which the Canadian university sport coaching environment constructs and normalizes overwork, such that sport coaches often experience worker precarity. Given the emphasis within the university sport environment on performance, and/or the need for sport coaches to win in order to keep their jobs, this article highlights how coaches have internalized their constant work efforts as ‘just part of the job’. Key findings demonstrate the deleterious effects of nonstop work on sport coaches both within and outside of their working environments. This article concludes by emphasizing how in the contemporary political-economic context of Canadian university sport, where meritocracy is a powerful and prominent player and where winning matters most, sport coaches are often always overworked and undersupported.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0150,008
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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