Don Cherry's Final Rant: Illuminating Canadian nationalism, racial xenophobia, and hegemonic masculinity
Notice bibliographique
Résumé
Don Cherry was fired from his position as co-host on the national show “Hockey Night in Canada: Coach’s Corner” in November 2019, following a rant where he singled out new immigrants for not wearing a poppy in support of Remembrance Day. Cherry’s firing was met with fury and outrage by many of his long-time supporters. In this thesis project, I explore these responses in relation to the following broad research question: How does Don Cherry’s final rant on Sportsnet and the popular response to his firing on Twitter, illuminate the continuing salience of white supremacy, xenophobia, hegemonic masculinity and colonialism in Canadian sports discourse? \nDrawing on the fields of feminist, anti-colonial and anti-racist studies, and literature in sport studies I conducted a critical discourse analysis of comments on selected national news reports, posted on Twitter. The overall objective of my project was to question taken-for-granted narratives and ideas of Canadian national identity, and explore the implications of these ideals. Using Canadian hockey culture as a case study, my aim was to develop a rich and accessible entry point for theorizing sports culture and to assess the possibilities and problems associated with re-imagining hockey as a more equitable site of engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,028 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».