Aggression, Violence and Injury in Minor League Ice Hockey: Avenues for Prevention of Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In North America, more than 800,000 youth are registered in organized ice hockey leagues. Despite the many benefits of involvement, young players are at significant risk for injury. Body-checking and aggressive play are associated with high frequency of game-related injury including concussion. We conducted a qualitative study to understand why youth ice hockey players engage in aggressive, injury-prone behaviours on the ice. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 61 minor ice hockey participants, including male and female players, parents, coaches, trainers, managers and a game official. Players were aged 13-15 playing on competitive body checking teams or on non-body checking teams. Interviews were manually transcribed, coded and analyzed for themes relating to aggressive play in minor ice hockey. RESULTS: Parents, coaches, teammates and the media exert a large influence on player behavior. Aggressive behavior is often reinforced by the player's social environment and justified by players to demonstrate loyalty to teammates and especially injured teammates by seeking revenge particularly in competitive, body-checking leagues. Among female and male players in non-body checking organizations, aggressive play is not reinforced by the social environment. These findings are discussed within the framework of social identity theory and social learning theory, in order to understand players' need to seek revenge and how the social environment reinforces aggressive behaviors. CONCLUSION: This study provides a better understanding of the players' motivations and environmental influences around aggressive and violent play which may be conducive to injury. The findings can be used to help design interventions aimed at reducing aggression and related injuries sustained during ice hockey and sports with similar cultures and rules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».