‘Body on the line’: experiences of tackle injury in women’s rugby union – a grounded theory study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Tackle-related injuries account for up to 67% of all match injuries in women's rugby union. The perspective of women players on tackle injury can help key stakeholders understand psychosocial determinants of tackle injury risk and prevention. We aimed to capture psychosocial processes that explain tackle injury experiences and behaviours in women's rugby union. METHODS: We conducted a qualitative study using a grounded theory approach. Adult women players, with at least 1-year senior level experience, were recruited from Europe, South Africa and Canada between December 2021 and March 2022. Data were collected through semistructured interviews and analysed in line with grounded theory coding procedures. RESULTS: Twenty-one players, aged 20-48 years with a mean 10.6 years of rugby playing experience, participated. In our analysis, we identified three categories central to participants' experiences of tackle injury: (1) embodied understandings of tackle injury, (2) gender and tackle injury risk and (3) influences on tackle injury behaviours. Participants reported a sense of fear in their experience of tackling but felt that tackle injuries were an inevitable part of the game. Tackle injury was described based on performance limitations. Tackle injury risks and behaviours were influenced by gendered factors perpetuated by relations, practices and structures within the playing context of women's rugby union. CONCLUSION: Women's tackle injury experiences were intertwined with the day-to-day realities of marginalisation and under preparedness. Grounded in the voices of women, we have provided recommendations for key stakeholders to support tackle injury prevention in women's rugby.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».