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Enregistrement W4417122303 · doi:10.26522/jess.v12i.5348

On Getting Free

2025· article· W4417122303 sur OpenAlexvenueno aff
Jorge Moraga

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Sport Studies · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasculinityBasketballNarrativeIdentity (music)IdeologySociocultural evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this critical self-reflection, I situate the study of “Latino identity”, as well as questions of gender, ethnicity, and belonging to a nation-state by way of examining my family’s story of migration, reception, and acceptance into the United States. Through a careful weaving of various U.S. based sporting cultures, namely basketball (NBA), wrestling (WWF/WWE), and baseball (MLB), I “post up” on the importance of these sporting projects as sociocultural pedagogies to remind readers of the significant impact American sports and sports media collectively have in identity and ideological formations for young brown boys. Ultimately, I suggest it is necessary for both sport and non-sport fans alike to recount pasos críticos if we are to reconcile, re-imagine and create new narratives of manhood and masculinity for future generations. To this end, the essay offers a critical autobiographical reflection into a brown Latino boy’s journey as he strives towards a feminist, anti-racist masculinity, and why that must matter for the future brown boys if our individual and collective journeys will be theorized around, intended for, and committed to getting and staying free.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,326 · 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.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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