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Enregistrement W3012625987 · doi:10.1123/wspaj.2019-0054

“It Was the Worst Time in My Life”: The Effects of Emotionally Abusive Coaching on Female Canadian National Team Athletes

2020· article· en· W3012625987 sur OpenAlexaffabout
Gretchen Kerr, Erin Willson, Ashley Stirling

Notice bibliographique

RevueWomen in Sport and Physical Activity Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingAthletesPsychologyClinical psychologyMedicinePsychotherapistPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to explore the long-term effects of emotionally abusive coaching on female athletes. Although the long-term effects of childhood emotional abuse are well-documented in the child abuse literature, this question has not been explored empirically in the domain of sport, an environment in which emotionally abusive coaching practices are known to be common. In various prevalence studies of athlete maltreatment in sport internationally, emotional abuse is the most frequently experienced form and yet the long-term implications of these experiences are not well-understood. This study involved interviews of eight retired, elite, female Canadian National Team members. The findings revealed that athletes reportedly experienced different effects depending on whether they were in their competitive careers, in the retirement transition, or in post-transition life. All of the athletes required professional psychological assistance to help them recover from their emotionally abusive experiences; for some, this process continued for six years post-retirement. The effects described by the athletes resembled the symptoms associated with Post-Traumatic Stress Disorder suggesting an important line of future research. Until coaching practices become abuse-free, these findings also indicate a clear need for the provision of psychological supports and resources for athletes during and post-athletic career.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations70
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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