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Enregistrement W4399095501 · doi:10.1177/10126902241255148

Studying professional women footballers: A reflexive commentary on being benched from recruitment

2024· article· en· W4399095501 sur OpenAlexaff
Laura Harris, Dawn E. Trussell

Notice bibliographique

RevueInternational Review for the Sociology of Sport · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivitySociology of sportProfessional sportAthletesGender studiesSociologyPsychologySocial scienceMedicinePhysical therapyLeague

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this reflexive commentary we provide critical reflections on the challenges of recruiting professional women football players as experienced by the researchers. We posit that the same social, systemic inequities that make continued study of women's professionalized sport so important, also generate challenges to recruiting women athletes. As we share our reflections on the difficulties we experienced throughout our recruitment process, we hope to illuminate challenges and strategies to advance sport research with professional women athletes and answer calls to amplify marginalized voices across sport studies. Namely, we identify three (inaccurate) outsider researcher assumptions that contributed to our recruitment challenges related to social, systemic inequities: (a) many professional women football players will (at some point) secure a financial sponsorship deal, (b) the football club staff would be our gatekeepers, and (c) women's football has professionalized working conditions, resources, and support. We argue that it is important to understand the challenges and gatekeepers that researchers encounter while studying professional women's sport, to address gender inequities while working towards a more socially just landscape.

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)0,119
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,344
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1190,344
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0250,040
Communication savante0,0150,015
Science ouverte0,0090,013
Intégrité de la recherche0,0420,070
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,306 · 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
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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