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Enregistrement W7113322694

Sharing our strengths: findings from a women’s community building project using muay Thai

2025· article· en· W7113322694 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBuleria (Universidad de León) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMartial Arts: Techniques, Psychology, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMartial artsTransformative learningSolidarityRecreationAttritionIdentity (music)Action (physics)Community engagementParticipant observation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[EN] While women’s involvement in Muay Thai, a martial art from Thailand, has been increasing worldwide, research to date is still limited, and has predominantly focused on competitive training (e.g., Davies & Deckert, 2019) and experiences in training camps in Thailand (e.g., Maris, 2022). Research on women’s experiences learning martial arts in general has raised concerns over the impacts of traditional hierarchies, hegemonic and hyper-masculinities, and gender norms making women and learners with diverse gender identities do not feel welcome, potentially contributing to early attrition rates (Lindsay et al., 2023; Turelli et al., 2025). Pedagogical innovations to promote gender equity and supportive learning environments are needed to improve women’s experiences in martial arts (Rodrigues et al., 2023). This is confirmed by Channon (2018), who identifies intentional pedagogical action as necessary for challenging problematic gender issues in martial arts. Accordingly, feminist (Nichols et al., 2023) and gender-responsive (Verry & McKay, 2024) approaches are emerging to provide avenues for reimagining women’s engagement in martial arts. The present research contributes to filling several gaps by exploring women’s recreational (Channon & Matthews, 2015) learning of Muay Thai, using a feminist pedagogical approach, for the purposes of building solidarity through intercultural and transformative community development between new immigrant women in Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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