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Enregistrement W7038831514

"Kyl joka mimmist voi tulla kui hyvä vaan" : dialoginen analyysi sukupuolisuudesta skeittaamaan oppimisessa

2016· other· en· W7038831514 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTyöväentutkimus Vuosikirja · 2016
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogical selfNegotiationFocus groupSocial relationQualitative researchSocial practiceOrder (exchange)Period (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative case study analyzes how female skateboarders are seen as learners in social communities of practice. Previous studies have shown that skateboarding communities are dominantly masculine. Skateboarding is also learned in these communities of practice with and from other skateboarders. This study examines with dialogical analysis how female and male skateboarders negotiate their participation in these communities of practice. Previous studies have shown that females actively negotiate their right to participate in the skateboarding communities. Female skateboarders have also started to organize skateboarding events for females only. This study examines if the gendered tensions are reflected in the dialogues between skateboarders. Dialogical analysis of multivoicedness was used in this study. The data was collected with focus group discussions. Two female and two male skateboarders discussed aspects of learning and gender in two separate sessions. The duration of both sessions was 30 minutes. The data was transcribed and analyzed with a dialogical analysis of multivoicedness. Also content analysis was performed in order to find social representations of female skateboarding and learning. The connection between learning and community is very evident in the "I-positions" and "inner Others" that were found in the data. The skateboarders emphasize the collective and inclusive nature of skateboarding communities and see that females have the same possibilities to learn in these communities as males. Female voices stand out or negotiate with male voices only in rare situations. Social representations of "how females learn how to skateboard" reflect previous studies from United States, Canada, and Sweden. Social representations perceive female skateboarders as few in number, lazy to practice, just in it because it is trendy and afraid of physical risk taking.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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