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Enregistrement W4409060243 · doi:10.3390/educsci15040441

Feelings, Realizations, and Reflections of a Female Physical Education Teacher Confronting Experiences of Institutional(ized) Gender Inequality: An Autoethnography

2025· article· en· W4409060243 sur OpenAlexaff
Kathleen J. Lockyer, Daniel B. Robinson

Notice bibliographique

RevueEducation Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyFeelingInequalityPsychologyQualitative researchGender studiesSocial psychologySociologyPedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This autoethnographic study intertwines personal experience with scholarly inquiry, inviting a deep exploration of the lived experiences and realities of a female physical education (PE) teacher. Wonderings about identities, conformity to masculine norms, and proving oneself to staff and students led to a review of relevant literature, journal entries, and meaningful conversations with critical friends. Through analysis and coding of emotions and reoccurring events, five themes emerged: male teaching partners and colleagues; student interactions; interactions with parents; administrative and peer support; and outside organizations. The results acknowledge the intricate interplay between self, society, PE environments, and culture. It is our hope that these reflections and realizations will connect with other women (and men) in the PE field and ignite further contemplation, conversation, and action. This, with the goal of contributing to necessary efforts to strive towards more inclusive and empowering experiences for female PE teachers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,581
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

Citations0
Publié2025
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