“You have 60 minutes to do what you can’t do in real life. You can be violent”: young athletes’ perceptions of violence in sport
Notice bibliographique
Résumé
Various forms of violence against youth are documented in sport. To date, young athletes’ perceptions of violence in sport remain relatively unstudied. The objective of this study was to examine how violence and its various manifestations in sport have been understood by young athletes. In total, 60 athletes from a variety of sports and ages (12–17 years old) participated in nine semi-structured focus groups. The interview data were submitted to a thematic analysis using NVivo. Results obtained showed that various motivations for participating in sport influenced the ways in which young athletes addressed violence in this context. Additionally, the findings showed that violence in sport is a concept that young athletes partially understand. Even if most of them described various forms of violence in sport, some forms were misunderstood or have not been addressed at all. Finally, young athletes provided their own explanations of this issue in sport. From their perspective, violence in sport can be seen as part of the sport, a strategy to achieve competitive success on the field, a protective mechanism or a result of the valorisation of violence in sport by peers, parents, coaches and sport organisations. Considering that some young athletes normalised violence in sport, it seems crucial to make prevention efforts targeting social norms in sport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».