Athlete and coach-led education that teaches about abuse: an overview of education theory and design considerations
Notice bibliographique
Résumé
Research shows that athletes across levels and sports have been subjected to maltreatment with non-sexualised forms such as psychological abuse and neglect found to be the most common. With the normalisation of many of these forms of abuse occurring in sports, researchers have called for the ‘safeguarding’ of athletes to focus on prevention through evidence-based education. Yet evidence-based education that teaches about abuse remains limited in the research literature. Further, an examination of educational theory, design considerations and the implications of such applications when applied to learning contexts in sport remains scarce. This paper is the first generated from a project where an online athlete-and coach-led abuse education program was designed, implemented, and evaluated with the purpose of teaching children through to adults (coaches, athletes) about non-sexualised types of abuse, along with the effects of such maltreatment. This paper provides an overview of the educational theory and design considerations, namely Ivor Goodson and Scherto Gill’s narrative pedagogy and the use of culturally responsive and culturally relevant content, with challenges and possibilities of these applications outlined. Recommendations are then made, based on facilitator and participant feedback which may assist sporting organisations and child protection agencies worldwide when designing, developing, revising, or implementing their own education programs to teach about abuse.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».