Brazilian Gymnastics in a Crucible: A Media Data Case Study of Serial Sexual Victimization of the Brazilian Men’s Gymnastics Team
Notice bibliographique
Résumé
Elite gymnastics sport culture is presently under global scrutiny. Largely ignited by the highly publicized case of serial sexual abuses in USA Gymnastics, multiple national gymnastics teams have disclosed stories of athlete abuse. Our author team utilized media data to investigate the serial sexual abuses that occurred on the Brazilian Men’s Gymnastics Team. Using media data to conceptualize athlete maltreatment is novel and facilitated our holistic interpretation of athlete maltreatment across multiple levels of athletes’ developmental systems. The authors traced the media coverage temporally and identified four overarching themes: (a) uncovering the case (subthemes—the Brazilian sport context; the Brazilian men’s gymnastics context; the club context), (b) before abuse was identified (subthemes—the coach–athlete dyad: before disclosure; the athlete: a lost childhood; social connectivity: isolation; the gymnastics system: mechanisms of abuse), (c) when abuse was recognized (subthemes—the coach–athlete dyad: athlete resistance; the athlete: identifying the impact; social connectivity: building connections; the gymnastics system: consequences of abuse), and (d) the legacy of abuse (subthemes—the coach–athlete dyad: ongoing abuses; the athlete: cyclical victimization; social connectivity: expanding connections; the gymnastics system: after abuse). Utilizing media data facilitated our culturally contextualized interpretation of athlete abuse to present tailored recommendations for practitioners.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».