Hazing in Canadian university athletics: The influence of gender and sport type
Notice bibliographique
Résumé
Hazing has been found to be a common experience among college/university and high school varsity athletes (Allan & Madden, 2008; Hoover, 1999; 2000) and has been linked to negative physical and psychological outcomes. (Brakenridge, 1997; Finkel, 2002; Nuwer, 2000). Despite the potential seriousness of hazing activities, little is known about the factors that influence who experiences these activities and no examination of hazing prevalence has been undertaken in Canada. The purpose of the present study was to assess the prevalence of hazing in a sample of Canadian university athletes and examine the influence of gender and sport type (collision or non-collision) on the experience of hazing as a victim. Participants included 338 athletes from 27 sports teams at seven Canadian universities. Participants completed questionnaires assessing their hazing experiences. The results indicated that over the course of their careers, more than 92% of participants had experienced at least one hazing activity as a rookie, with nearly 72% involved in alcohol-related hazing activities and 47% participating in unacceptable hazing activities. The impacts of gender and sport type were examined using 2 (gender) X 2 (degree of contact) ANOVAs. Surprisingly, significant differences between men and women were not found. Conversely, a strong effect for sport type was identified: collision sport athletes were the most likely to have experienced hazing. These findings extended across various levels of hazing severity suggesting that the phenomenon of hazing is more closely tied to sport culture than gender. Implications of the findings for sport psychology practitioners are discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».