Effective engagement of survivors of harassment and abuse in sport in athlete safeguarding initiatives: a review and a conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
Sport, as a microcosm of society, is not immune to the abuse of its stakeholders. Attention to abuse in sport has recently become a priority for sport organisations following several high-profile cases of athlete abuse from different sports around the world. Resulting from this increased awareness, many sport organisations have commenced work in the field of athlete safeguarding including the development of policy, educational programmes, reporting pathways, investigation mechanisms and research initiatives. One mechanism adopted by many sport organisations to support their safeguarding efforts is the engagement of survivors of abuse in sport: typically, as guest speakers at conferences or educational events. Unfortunately, many sport organisations do not have the knowledge or trauma-informed expertise to engage survivors safely and effectively; and in doing so, may unintentionally retraumatise the survivor if erroneous methods of engagement are employed. For some survivors, this experience may compound the original harms, and thus it also represents an area of vulnerability for the organising entity. The purpose of this paper is to explore the rationale for partnering with survivors of abuse in sport in safeguarding initiatives and to propose a living conceptual framework to support effective and safe survivor engagement in safeguarding initiatives. We will explore the underpinning scientific background, as well as the 'why', and 'how' of survivor engagement to inform sport organisations, research scientists, policy-makers, conference organisers, safeguarding officers, sport medicine clinicians and survivors themselves.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».