Promoting athlete welfare: A proposal for an international surveillance system
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to ensure the welfare of athletes have long existed in sport but have heightened recently across numerous countries in response to shocking revelations of sexual abuse in sport. Cases such as the sexual abuse of female gymnasts by a team doctor in the U.S. and sexual abuse of male footballers by a coach in the U.K. have drawn significant attention and scrutiny by stakeholders in sport and the public alike. These and other cases indicate that in spite of existing athlete welfare policies, educational programmes, and efforts to ensure compliance, numerous athletes were abused, the perpetrators were permitted to continue over an extended period of time, and some adults knew of the abuses and were complicit in failing to intervene. In this article, the authors use Bronfenbrenner’s Ecological Theory to review the current landscape with respect to initiatives to prevent and address athlete maltreatment at each level of the theory. The authors also propose that to advance athlete welfare, more attention needs to be devoted to the development of interventions at the macrosystem or international level. Using Bruno Latour’s concept of the oligopticon (1992) an argument is forwarded to create an international surveillance system to promote athlete welfare.
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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 | 0,063 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».