Sexual Violence at University: Are Varsity Athletes More at Risk?
Notice bibliographique
Résumé
Some studies report that the sport context increases the risk of exposure to sexual violence for athletes. In contrast, others indicate a protective effect of sport participation against sexual violence, particularly among varsity athletes. Studies of sexual violence towards varsity athletes are limited by their failure to include control groups and various known risk factors such as age, graduate level, gender and sexual identity, disability status, international and Indigenous student status, and childhood sexual abuse. The purpose of the present study is to fill in these gaps to determine whether varsity athletes are at greater risk than non-athletes of sexual violence towards them or whether, on the contrary, involvement in a varsity sport is coherent with the Sport Protection Hypothesis. Data for this article come from the ESSIMU study ( Enquête sur la Sexualité, la Sécurité et les Interactions en Milieu Universitaire ), a broad survey of students, professors, and other employees at six francophone universities regarding sexual violence on university campuses. A total of 6,485 students with complete data on sexual violence, athlete status, and gender were included in the study. From this total, 267 participants identified themselves as varsity athletes. Data were analyzed using a series of logistic regressions on each form of violence using athlete status as a predictor and characteristics associated with sexual violence victimization or distinguishing between varsity athletes and non-athletes as confounding variables. When considering all confounding variables in the regression analyses on four yearly incidence rates of sexual violence, the results revealed that being a varsity athlete did not significantly increase the risk of exposure to sexual violence at university. All considered other variables were more significant predictors of the past year’s risk of sexual violence victimization than athlete status was.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».