Bibliographic record
Abstract
L’étude explore les négociations des masculinités dans le contexte des migrations sportives intra-africaines. Des observations participantes dans 5 salles de mixed martial arts (MMA) à Johannesburg et à Pretoria, ainsi que 39 entretiens avec 23 combattants professionnels originaires de la République Démocratique du Congo et engagés avec l’Extreme Fighting Championship — l’organisation responsable des combats professionnels de MMA sur le continent — révèlent comment les masculinités des migrants sportifs sont reconfigurées par la migration. Tout d’abord, l’analyse met en évidence le contexte de vulnérabilité dans lequel évoluent les combattants migrants ; puis, de quelle manière la résilience, le dévouement et l’ascétisme constituent des éléments centraux de la reconfiguration de leur masculinité, auxquels s’articule le discours pentecôtiste. Pour finir, nous démontrons comment les logiques de précarité et de déqualification professionnelle imposent la reconfiguration de leur masculinité par une utilisation stratégique du corps, outil central dans leur positionnement au sein de la société sud-africaine. Ce travail s’attache à mettre en lumière la diversité de l’expérience migratoire masculine, tout en contribuant à étoffer le champ des études sur les migrations 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 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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".