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Record W2997778438 · doi:10.7202/1069168ar

L’engagement des Skirtboarders : la constitution du « sujet moral » sur Internet

2020· article· fr· W2997778438 on OpenAlexaffvenueabout
Christine Dallaire, Steph MacKay

Bibliographic record

VenueRevue Jeunes et Société · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDoping in Sports
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les Skirtboarders, un groupe de skateuses (planchistes) installées à Montréal (Canada) ont amorcé leur transformation en jeunes femmes engagées par la production d’un blogue offrant une alternative à la couverture médiatique dominante qui marginalise les skateuses et les réduits à des objets sexuels. Elles s’encouragent mutuellement et incitent nombre de filles et de jeunes femmes à participer à un sport dominé par les garçons et les jeunes hommes par la promotion de représentations diverses de la féminité – ouvrant ainsi les possibilités d’action et de devenir et propageant une solidarité entre jeunes sportives. La synthèse de nos analyses empiriques de Skirtboarders.com illustre comment le cadre éthique de Foucault permet de comprendre la manière dont ce projet médiatique de jeunes sportives découle d’une forme d’engagement. D’une part, la constitution du « sujet moral » telle que développée par Foucault éclaire l’engagement de ces skateuses. Ce cadre d’analyse qui se penche sur la façon dont le sujet se construit par une réflexion sur soi permet de mieux comprendre la nécessaire dimension consciente et active qui soutient l’engagement de même que le travail sur soi qui transforme le « jeune engagé ». D’autre part, l’usage des médias sociaux devient une technique de transformation personnelle et collective qui consolide l’engagement des Skirtboarders de même qu’un outil pour exhorter d’autres filles et jeunes femmes à se mobiliser pour réaliser leurs aspirations sportives.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.259
Threshold uncertainty score0.514

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0160.031
Scholarly communication0.0190.007
Open science0.0010.007
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.107
GPT teacher head0.345
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes3
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