Notice bibliographique
Résumé
Physical abuse refers to the repeated infliction of physical harm (Perry et al., 2002) or non-accidental physical injury (Matthews, 2004). In sport, physical harm may result from such practices as excessive or inappropriate stretching, the use of excessive exercise as punishment, or requiring athletes to hold uncomfortable positions for extended periods of time. Given the physical nature of sport, it is surprising to see so little research on physical abuse of athletes; this may be attributed to the normalization of such practices. Neglect - a form of athlete maltreatment - refers to a lack of reasonable care, deficits in meeting a young person's basic needs, and an all-round deprivation of attention and nurturing (Crooks & Wolfe, 2007; Glaser, 2002; Iwaniec, 2003). Of all forms of maltreatment, neglect has been the least researched in both the general child development (Miller-Perrin & Perrin, 2007) and in sport contexts (Stirling, 2009). Forms of neglect that a sport psychology consultant may become aware of include such examples as denying an athlete water during training, playing an injured athlete against medical advice, or the controlling of social relationships outside of sport. In addition to needing further sport psychology research into physical abuse and neglect, practicing consultants would benefit from such knowledge and understanding their role in prevention and intervention. Narratives of athletes' experiences of physical punishment and neglect will be presented.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».