Bibliographic record
Abstract
Rapidement, les chercheurs s'aperçoivent que, au-delà de la relative unité du mouvement sportif, l'expérience quotidienne des femmes ne peut être la même dans une activité comme le patinage ou la natation et dans des disciplines connotées très masculines comme le football américain ou le hockey sur glace.D'où des travaux entrant dans l'histoire du sport féminin par certaines activités plus stéréotypées comme les sports mécaniques, avec Gertrud Pfister 20 , le cricket, avec Richard Cashman 21 , le rodéo, avec Mary Lou LeCompte 22 ou encore le cyclisme avec Patricia Mark 23 , pour ne citer que quelques exemples significatifs. 4Entre 1983 et 1991, le sport, étudié à travers ses pratiques, ses institutions et ses discours, est ainsi appréhendé dans ses multiples contributions à la pérennisation des relations dissymétriques entre hommes et femmes.Les principaux processus analysés sont alors la domination masculine et l'exclusion des femmes, le rôle des représentations normatives du corps, la lutte des femmes pour conquérir l'institution sportive et les trajectoires d'excellence (championnes et dirigeantes).Bénéficiant en outre de l'amorce des travaux sur le sport et la masculinité, la littérature anglosaxonne en histoire du sport passe finalement de l'identification de la place des femmes dans le sport à une histoire des relations de genre, pour reprendre l'heureuse formule de Susan Birell 24 .Résistances françaises (1983-1991) 5 Cette formidable dynamique passe très largement inaperçue en France.Dans les années 1980, les historiens du sport 25 , isolés et en nombre limité, tentent de s'organiser et de promouvoir leur champ, mais ils entretiennent des relations assez distantes avec la communauté internationale.Certes, l'histoire des femmes et du genre est alors ellemême, en France, assez productive, mais les deux mondes s'ignorent.Un peu plus tôt, Le genre dans l'histoire du sport Clio.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Theoretical or conceptual | low |
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".