"Kyl joka mimmist voi tulla kui hyvä vaan" : dialoginen analyysi sukupuolisuudesta skeittaamaan oppimisessa
Notice bibliographique
Résumé
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. \n\nDialogical 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. \n\nThe 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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».