Bibliographic record
Abstract
Le développement du sport/media complex a entraîné dans les dernières décennies une complexification du marché de la médiatisation sportive. Pour se démarquer sur le marché, les entreprises médiatiques ont fait une place de choix aux experts dans leurs pages et grille-horaire. Malgré cette multiplication des postes d’experts, incluant les analystes, descripteurs et chroniqueurs, les femmes demeurent très peu représentées dans ces fonctions. En explorant les descriptions des experts sportifs offertes par cinq médias québécois francophones et en nous basant sur la typologie de l’expertise de Collins et Evans, nous avons pu observer que l’expertise n’est pas uniquement basée sur l’expérience athlétique professionnelle, auquel cas les femmes auraient en effet difficilement pu accéder à ces postes. Des entrevues menées avec des journalistes et analystes sportives nous ont permis de constater que l’absence de femmes s’explique avant tout par des biais genrés des décideurs, sans nécessaire rapport avec les qualités recherchées chez les experts embauchés.
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
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".