Response to 'Weathering anti-Blackness: injury, brain trauma, and neurodegeneration in American sport' by Tracie Canada and Chelsey R. Carter
Notice bibliographique
Résumé
This is a response to 'Weathering anti-Blackness: injury, brain trauma, and neurodegeneration in American sport' by Tracie Canada and Chelsey R. Carter. <br/>Original article abstract:<br/>On June 2, 2021, the National Football League announced it would discontinue the use of race-norming in legal settlements for concussion-related injuries. The anti-Black practice of scientific racism at the foundation of race-norming disproportionately affected retired Black players’ ability to access compensation for medical issues they developed from sustained football play. On the same day, Major League Baseball celebrated its inaugural Lou Gehrig Day to honor the Yankees baseball player’s life and legacy, as he succumbed to amyotrophic lateral sclerosis (ALS) on this day decades before. This terminal neurodegenerative disease has been coded a “white disease” with Gehrig as its moniker, thereby rendering Black people invisible in ALS care and scientific spaces. Through events that occurred in these professional leagues on the same June day, we ethnographically theorize “weathering in sport” to discuss how Black athletes are both harmed and omitted from larger conversations about traumatic sport injuries and illnesses. We use the frames of weathering and the weather of anti-Blackness to emphasize the disproportionate impact of injury on Black athletic bodies from an anthropological perspective.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».