MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2791873256 · doi:10.1177/0193723518759448

Comprehensive Overview of the Problem of Violence Against Athletes in Sport

2018· article· en· W2791873256 sur OpenAlexaff
Sylvie Parent, Kristine Fortier

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Social Issues · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesInterpersonal violencePsychologyContext (archaeology)Suicide preventionPoison controlSocial psychologyCriminologyApplied psychologyMedicineMedical emergencyPhysical therapyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of violence against athletes is of growing concern. However, the scientific literature in this field tends to be specific to certain forms of violence and does not always provide a clear portrayal of the problem. To better understand issues concerning violence against athletes in sport and to identify needs in this area of research, we must look at violence in a more inclusive way and see violence against athlete as a global problem. This article presents a comprehensive overview of the problem of interpersonal violence against athletes in the sport context. We discuss definitions of violence in sport through the lens of athletes’ victimization. We also look at the various manifestations of interpersonal violence against athletes, the perpetrators involved, the factors associated to the risk of victimization, and the possible consequences of this violence on the mental and physical health of athletes. Finally, future directions for research on this topic are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations104
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sport and Social IssuesMême sujetBullying, Victimization, and AggressionTravaux en français237 207