A Critical Examination of Child Protection Initiatives in Sport Contexts
Notice bibliographique
Résumé
With the broadening of focus on child maltreatment beyond intra-familial settings, there is growing awareness of occurrences of maltreatment within the sport context. Millions of children participate in organized sport annually, and despite a tendency to view sport as a context by which to enhance the overall health and development of children, it is also a context in which children are vulnerable to experiences of maltreatment. The well-documented power ascribed to coaches, the unregulated nature of sport and a “win-at-all-costs” approach contribute to a setting that many propose is conducive to maltreatment. A number of high profile cases of sexual abuse of athletes across several countries in the 1990s prompted sport organizations to respond with the development of child protection measures. This study examined seven child protection in sport initiatives in terms of the extent to which they originated from research, had content that was consistent with scholarly work and were evaluated empirically. The findings indicated that these initiatives were not empirically derived nor evaluated. Recommendations are made to more closely align research with these initiatives in order to protect children and to promote a safe and growth-enhancing experience for young participants in sport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».