Gender and Sport: An Analysis of Gender Specific Language in Basketball Commentaries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary. The aim of present paper is to compare the language used in men and women basketball commentaries, and to discuss the main influential factors for these differences to occur. Firstly, two basketball matches (women and men gold final games in London Olympics 2012) are chosen for the analysis. The first quarter of men’s game and the first quarter of women’s game are transcribed, and the data is analyzed in several aspects, which are presented below. Secondly, the discussion is referred to books and articles presenting researches on language, gender, and sports. \n\tIn the theoretical part, the discussion is carried out along the topics on women involvement in sports, comparison of men and women physical bodies, gender-based occupational distribution, genders specific language in televised sports and basketball commentaries, the coverage of women’s sport in mass media, and gender specific language used by media channels. This part also argues the stereotypical point of view that still prevails in the society for acceptable and unacceptable behaviors determined by gender. \n\tIn the practical part, the transcribed data is presented for the analysis in three categories: the use of statistics, the interpretation of physical contact, and gender specific descriptions and references. The discussion contains graphics, tables with finding, and relevant examples from the men and women basketball matches. The findings are discussed referring to researches carried out by scholars... [to full text]
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle