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Enregistrement W4399548919 · doi:10.1177/01937235241254116

Listen, Tell, Show: Recreation and the Black and Decolonial Storytelling in Sport and Physical Culture Research

2024· article· en· W4399548919 sur OpenAlexaff
Janelle Joseph

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Social Issues · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationStorytellingSociologyPhysical cultureGender studiesArtPolitical scienceNarrativeLiteratureMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stories are always grounded in personal, collective, and ancestral experiences and come in a variety of visual, performance, textile, and text-based forms. Physical culture participation and politics can be better understood by engaging with the stories of people facing ongoing colonial and epistemic injustices, intersectional oppressions, as well as structural and cultural racism. In contrast to dominant trends in the cultural politics of sport, this article offers an ontological, epistemological, and methodological alternative. Following Black and decolonial scholars, we must honor non-Western storytelling modalities to listen to, tell, show, and center many experiences to resist Western colonial culture's binary structures and hierarchies, introduce alternate theorizations, and inject other ways of knowing and being into the sport and physical cultures and into physical cultural studies. This article highlights several areas of Black and decolonial studies that will be essential to efforts at transformative justice in sport and sports scholarship: interdisciplinarity, the bios–mythoi relationship, counter-storytelling, and creation stories.

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)0,003
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 enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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