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Enregistrement W6902935166 · doi:10.7939/r3-vcs4-a174

Skiing Racialized Geographies

2022· dissertation· en· W6902935166 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousDiversity (politics)RecreationLegislationEthnic groupRacismColonialismRace (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Skiing Racialized Geographies” examines how Black and Indigenous peoples are excluded in snow sports and how this lack of diversity can be addressed. Snow sports is a CAD $56.4 billion dollar industry, and the snow sports industry acknowledges that the lack of diversity contributes to industry stagnation. This is in spite of decades long efforts from both Black and Indigenous organizations working to foster participation. The snow sports industry has subsequently employed both the leisure theory marginality and ethnicity theses to explain the lack of racialized participation. The marginality thesis argues that racialized participation in leisure activities is statistically lower because of the inaccessible cost of participation and the unavailability of suitable facilities. The ethnicity thesis argues that racialized peoples have fundamentally different interests in terms of sport, leisure, and tourism, to explain lack of diversified participation in specific activities. Guided by Critical Race Theory (CRT) and Critical Indigenous Theory (CIT), this thesis first explores how colour-evasive and power-evasive logics, which ignore the underlying history and social construction of space, result in the lack of diversity in snow sports. This thesis explores the initial construction of outdoor recreational spaces, where snow sports take place, as spaces reserved for whiteness by starting with the history of the preservationist movement prior to 1930 and legislation enacted to create the first North American national parks. I then interrogate the history and social construction of outdoor recreational spaces through the lens of CIT to examine how the power-evasive colonial logics maintain imbalanced societal power relationships to justify settler occupation of space. Finally, I employ CRT to expose the colour-evasive neutral standard of whiteness and ontological individualism that falsely asserts that outdoor space is available to everyone equally while absolving dominant society of the responsibility of racialized inequity. Second, guided by the ethic of Indigenous storywork, this thesis examines how outdoor recreational spaces might be reconstructed in ways meaningful to racialized individuals to precipitate their participation in snow sports. This examination was undertaken as a qualitative research creation project using an original podcast to gather and share insights from 12 experts in the snow sports community, racialized as non-white, from Canada and the US. I analyzed the podcast transcripts using a thematic analysis which revealed six emergent themes: community engagement, education, leadership, and secret handshakes, barrier reductions, representation, Indigenous relationship with land, and common grounds. My findings show that the marginality and ethnicity theses insufficiently explain the lack of diversity in snow sports. Instead, the podcast data indicates that the exclusionary culture of the snow sports industry is responsible for the lack of diversity in participation. My research can be used by communities and industry because it points to appropriate solutions to consider when working to increase participation in snow sports in racialized communities. Finally, this study contributes to scholarly debates on resisting damage-centred research, critical geography, meaningful community engagement and representation, and research creation and podcasting as methodology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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