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Enregistrement W2093074617 · doi:10.1080/1612197x.2008.9671882

Vulnerability/prevention: Considering the needs of disabled and gay athletes in the context of sexual harassment and abuse

2008· article· en· W2093074617 sur OpenAlexaffabout
Sandra Kirby, Guylaine Demers, Sylvie Parent

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport and Exercise Psychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentAthletesContext (archaeology)PsychologySexual abuseVulnerability (computing)Intervention (counseling)Sexual minorityCriminologySuicide preventionSocial psychologyPoison controlSexual orientationMedicinePsychiatryComputer securityEnvironmental healthPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore the role of programs for prevention for sexual harassment and abuse in sport in Canada, specifically in the Province of Quebec, by first describing the international sport context of sexual harassment and abuse and then considering the needs of disabled and gay athletes. We have found that there is little scientific literature on sexual harassment and abuse that focuses on the vulnerabilities of, or specific prevention measures for, disabled or LGBT athletes. Such gaps in the literature make it difficult to evaluate the full effectiveness of sexual harassment and abuse intervention programs. To highlight this issue, we describe some of the prevention programs in use in Canada, specifically in the Province of Quebec, and locate program gaps around athletes identified as vulnerable in both the international and Canadian contexts. Finally, we conclude by pressing the need for research and policy advocacy to close the prevention program gaps and to ensure protection is offered to all athletes, not just “mainstream” athletes

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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