What makes hazing acceptable? Examining the predictors of student and student-athletes' ratings of hazing acceptability
Notice bibliographique
Résumé
Athletic hazing is a problem across North American high school and university campuses (Allan & Madden, 2008; Hamilton, Scott, O'Sullivan, & LaChapelle, 2013). Although hazing is often defined as "any activity expected of someone joining a group that humiliates, degrades, abuses, or endangers, regardless of the person's willingness to participate" (Hoover & Pollard, 1999), there is still some ambiguity regarding what specific actions and behaviours are encompassed within this definition. What some might consider an acceptable initiation activity, others might consider to be hazing. As such, the purpose of this study was to assess which factors (gender, sport-level, past participation, moral disengagement, attitudes about initiation and hazing, etc.) affect and initiation activity's level of acceptability. Participants included 386 students and student-athletes from various Canadian universities. The results indicated that past participation in an activity (as a perpetrator or victim) was the biggest predictor of ratings of hazing acceptability. Other significant predictors included gender, moral disengagement, attitudes, and preference for consistency. The broader theoretical and practical implications of these findings will be discussed in detail.Acknowledgments: University Research Endowment Fund
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».