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Enregistrement W2517053183 · doi:10.1136/bjsports-2016-096121

International Olympic Committee consensus statement: harassment and abuse (non-accidental violence) in sport

2016· article· en· W2517053183 sur OpenAlexaff
Margo Mountjoy, Celia Brackenridge, Malia Arrington, Cheri Blauwet, Andrea Carska-Sheppard, Kari Fasting, Sandra Kirby, Trisha Leahy, Saul Marks, Kathy Martin, Katherine Starr, Anne Tiivas, Richard Budgett

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of TorontoMcMaster UniversityRegional Municipality of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesHarassmentPsychologyNeglectCriminologySocial psychologyMedicinePsychiatryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the well-recognised benefits of sport, there are also negative influences on athlete health, well-being and integrity caused by non-accidental violence through harassment and abuse. All athletes have a right to engage in 'safe sport', defined as an athletic environment that is respectful, equitable and free from all forms of non-accidental violence to athletes. Yet, these issues represent a blind spot for many sport organisations through fear of reputational damage, ignorance, silence or collusion. This consensus statement extends the 2007 IOC Consensus Statement on Sexual Harassment and Abuse in Sport, presenting additional evidence of several other types of harassment and abuse-psychological, physical and neglect. All ages and types of athletes are susceptible to these problems but science confirms that elite, disabled, child and lesbian/gay/bisexual/trans-sexual (LGBT) athletes are at highest risk, that psychological abuse is at the core of all other forms and that athletes can also be perpetrators. Harassment and abuse arise from prejudices expressed through power differences. Perpetrators use a range of interpersonal mechanisms including contact, non-contact/verbal, cyber-based, negligence, bullying and hazing. Attention is paid to the particular risks facing child athletes, athletes with a disability and LGBT athletes. Impacts on the individual athlete and the organisation are discussed. Sport stakeholders are encouraged to consider the wider social parameters of these issues, including cultures of secrecy and deference that too often facilitate abuse, rather than focusing simply on psychopathological causes. The promotion of safe sport is an urgent task and part of the broader international imperative for good governance in sport. A systematic multiagency approach to prevention is most effective, involving athletes, entourage members, sport managers, medical and therapeutic practitioners, educators and criminal justice agencies. Structural and cultural remedies, as well as practical recommendations, are suggested for sport organisations, athletes, sports medicine and allied disciplines, sport scientists and researchers. The successful prevention and eradication of abuse and harassment against athletes rests on the effectiveness of leadership by the major international and national sport organisations.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0100,008
Intégrité de la recherche0,0280,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,011

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
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

Citations520
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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