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Enregistrement W4396855747 · doi:10.26522/jess.v10i.4548

A Cross-Sectional, Survey-Based Study of Equity, Diversity, and Inclusion in the Canadian Indoor Climbing Community

2024· article· en· W4396855747 sur OpenAlexaffvenueabout
Daniel Wigfield, Anita Acai

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Sport Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimbingRespondentInclusion (mineral)Diversity (politics)General partnershipDemographicsPopularityEquity (law)PsychologyPolitical scienceSociologyGeographySocial psychologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study sought to offer insights into the demographics of the Canadian climbing community, as well as the perceived motivators and constraints to participating in climbing through an equity, diversity, and inclusion (EDI) lens. Approach: This cross-sectional, survey-based study was conducted in partnership with Climbing Escalade Canada (CEC), the national governing body of climbing in Canada. Findings: The average respondent in this study was white, heterosexual, young, highly educated and living in a household that earns over $100,000 annually. Social motivations were noted as a significant motivator for climbers—especially for women. Women, gender minorities, and racialized people all faced heightened constraints to participate in climbing. Implications: The findings of this study provide valuable insights for program and policy improvement across the Canadian climbing community, which can lead to sustaining the rapid rise in popularity taking place in the sport Research Contributions: With the exception of one recent study, much of the research investigating EDI in climbing has focused almost exclusively on gender and has been conducted outside of Canada. Future work within the sport of climbing can focus on improving the accessibility to climbing, as well as the overall sense of inclusion and diversity within the 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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