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Enregistrement W4205466632 · doi:10.29173/cjfy29795

Child Abuse in the Canadian and American Olympic Movement: Reforming Institutional Oversight of Amateur Sports

2022· article· en· W4205466632 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Denna Pourmonazah Jalili

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Family and Youth / Le Journal Canadien de Famille et de la Jeunesse · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmateurAmateur sportsPolitical scienceSexual abuseAthletesState (computer science)CriminologySociologyLawSuicide preventionMedicinePoison controlEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many years, sexual abuse of young athletes quietly festered throughout amateur sport organizations in Canada and the United States. However, the veil has recently been lifted by the highly publicized testimonies of athletes sexually abused as minors by disgraced former USA Gymnastics (“USAG”) physician and Michigan State University professor Larry Nassar. The troubling details of these stories spurred investigations seeking to identify the causes behind the institutional failures to intervene in Nassar’s perpetration of abuse. The evidence gathered by these investigations alongside independent academic research reveal that unfettered predatory behaviour is a pervasive issue across the institutions responsible for overseeing the American Olympic movement and amateur sports. In addition, similar patterns of unchecked abuse have since been identified as plaguing Canadian Olympic and amateur sport organizations. This paper examines the institutional failures to address child sexual abuse occurring under the oversight of Olympic and amateur sport organizations in Canada and the United States. In both countries, efforts are currently underway to reform governance of these institutions to better protect minors participating in amateur sports. Accordingly, this paper also analyzes the policies implemented thus far and makes substantive recommendations on ideal federal level initiatives.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0230,014
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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