Beneath the Surface: Mental Health and Harassment and Abuse of Athletes Participating in the FINA (Aquatics) World Championships, 2019
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the mental health and experience of sport-related harassment and abuse of elite aquatic athletes and to analyze it in relation to gender and discipline. DESIGN: Cross-sectional study using an anonymous survey. SETTING: The FINA World Championships 2019. PARTICIPANTS: Registered athletes in the disciplines of swimming, diving, high diving, water polo, artistic swimming, and open water swimming. INTERVENTIONS: Athletes completed an online or paper-based questionnaire. MAIN OUTCOME MEASURES: The main outcome measures included screening for depression (10-item version of the Center for Epidemiological Studies Depression Scale revised), eating disorders (Brief Eating Disorders in Athletes Questionnaire), the subjective need for psychotherapeutic support, and the experience of sport-related harassment and/or abuse. RESULTS: A quarter (24.6%) of the 377 responding athletes were classified as depressed and 2.5% as having an eating disorder. More than 40% of the athletes stated that they wanted or needed psychotherapeutic support. 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 favors (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 felt they needed psychotherapeutic support. Up to a third would not talk or report 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 mental health issues and harassment and abuse in sport in the FINA aquatic disciplines.
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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 | 0,006 | 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 | 0,001 |
| 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 ».