Beneath the surface: mental health, and harassment and abuse of athletes participating in the FINA (Aquatics) World Championships, 2019
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective To assess the mental health and experience of sport-related harassment and abuse of athletes participating in the FINA World Championships 2019, and to analyse it in relation to gender and the aquatic disciplines. Design Cross-sectional study using an anonymous questionnaire. Methods During the Championships, registered athletes (swimmers, divers, high divers, water polo players, artistic swimmers, open-water swimmers) completed a survey including the main outcome measures of depression (CES-D-10), eating disorders (BEDA-Q), the subjective need for psychotherapeutic support, and the experience of harassment and/or abuse in their sports environment. Results A quarter of the athletes (n=62, 24.6%) were classified as depressed and more than a third (n=111, 35.0%) as having an eating disorder. More than 40% of the athletes stated that they wanted or needed psychotherapeutic support for mental health problems. Fifty-one athletes (14.9%) had experienced harassment/abuse in sport themselves, and 31 (9%) had witnessed it in another athlete. The experiences of harassment and abuse ranged from unwanted comments about body or appearance (40.2%) to rewards in sport for sexual favours (2.5%) and rape (0.3%). Athletes who had experienced harassment/abuse in sport themselves had higher average scores for depression and eating disorders, and more of them needed psychotherapeutic support. Up to a third would not talk to anybody if they saw or experienced harassment/abuse, and less than 20% would talk to an official for help. Conclusion Targeted initiatives are required to address the burden of mental health issues and harassment and abuse in sport in the FINA aquatic disciplines.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».