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Record W4391829048 · doi:10.7202/1108765ar

De l’hostilité à la sécurité : conceptualiser la notion d’espace sécuritaire comme moyen de promotion de l’activité physique auprès des femmes considérées comme âgées

2024· article· fr· W4391829048 on OpenAlexvenueno aff
Geneviève Drolet, Manon Niquette

Bibliographic record

VenueRecherches féministes · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSports, Gender, and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Historiquement, le monde du sport et de l’activité physique n’a pas été conçu pour accueillir les femmes, et encore moins les femmes considérées comme âgées. La création d’un espace sécuritaire ( safe space ) fait partie des moyens suggérés pour que la promotion de l’activité physique ne se fasse pas au détriment de l’équité des genres. Toutefois, les usages populaires et controversés de ce concept rendent sa théorisation fragmentaire. Afin de mettre en lumière les obstacles qu’un tel espace aiderait à surmonter, les autrices ont passé en revue la littérature autour du sentiment de sécurité des femmes dans la pratique de l’activité physique. Elles ont pu dégager quatre dimensions à intégrer dans la conceptualisation d’un espace sécuritaire permettant de contrer les iniquités vécues par les femmes considérées comme âgées : la sécurité physique, l’image corporelle, la représentation des compétences et la sécurité financière. Une démarche de recherche empirique permettra de valider ces dimensions auprès des femmes elles-mêmes afin de s’assurer qu’elles correspondent à leur définition d’un espace sécuritaire pour la pratique de l’activité physique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.413
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.210
GPT teacher head0.381
Teacher spread0.171 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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
Published2024
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