Notice bibliographique
Résumé
In the complicated interaction between sport and law, much is revealed about the perception and understanding of consent and tolerable deviance. When a football player steps onto the field, what deviations from the rules of the game are considered acceptable? And what risks has the player already accepted by voluntarily participating in the sport? In the case of Canadian football, acts of on-field violence, hazing, and performance-enhancing drug use that would be considered criminal outside the context of sport are tolerated and even promoted by team and league administrators. The manner in which league review committees and the Canadian legal system understand such actions highlights the challenges faced by those looking to protect players from the dangers of the sport. Although there has been some discussion of legal and institutional reforms dealing with crime and deviance in Canadian sport, little exists in the way of sports law, with most cases falling into the legal categories of criminal, administrative, or civil law. In Game-Day Gangsters, Fogel argues for a review of the systems by which Canadian football is governed and analyzes the reforms proposed by football leagues and by players. Juxtaposing material from interviews with football players and administrators and from media files and legal cases, he explores the discrepancies between the playersà own experiences and the institutional handling of disciplinary matters in junior, university, and professional football leagues across the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».