Notice bibliographique
Résumé
<JATS1:p>The incredible, little-known story of the first successful Black woman in the sport of auto racing in the United States.</JATS1:p> <JATS1:p>Early in her career, Cheryl Glass looked like a lock to become the first Black woman to compete in the Indianapolis 500. From racing quarter midget cars at ten years old to Indy Lights in her twenties, Cheryl was on her way towards a winning career in auto racing.</JATS1:p> <JATS1:p>InThe First Lady of Dirt: The Triumphs and Tragedy of Racing Pioneer Cheryl Glass, Bill Poehler tells Cheryl’s full story for the first time. He recounts how Cheryl rapidly became the first successful Black woman in the sport, yet frequently encountered racist and sexist taunts from other drivers and fans throughout her career. While appearing to have it all—talent, ambition, looks—she faced many challenges on and off the track and her life soon spun out of control.</JATS1:p> <JATS1:p>Featuring exclusive interviews with Cheryl’s mother, friends, and competitors,The First Lady of Dirttakes you behind the scenes and in the driver’s seat of Cheryl’s life. Poehler, an amateur racer himself, places the reader at the track, smelling the dirt and fumes, hearing the roaring engines and crashing metal, and feeling Cheryl’s joy and pain. It’s the inspiring story of a racing pioneer and a tragic tale of the pressures that are often hidden from public view until it’s too late.</JATS1:p>
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».