Implementing an Organizational Trauma-Informed Approach to Olympic Sites: An Urgent Priority to Protect Elite Athlete Well-being During Olympic Games Participation
Notice bibliographique
Résumé
Abuse has been acknowledged as an adverse event which leads to trauma and long-term health effects in sport. Given the high rates of abuse occurring in elite sport contexts, many Olympic athletes will not only be subjected to abuse while residing and competing at the Olympic Games but may also experience trauma and its effects. In this article, we build on the calls for a trauma-informed approach in elite sport to outline a rationale for the International Olympic Committee (IOC) to implement an organizational trauma-informed approach to Olympic sites. Such an approach is essential because trauma researchers outside, and inside sport contexts, have outlined that when organizations are not trauma aware, and practices are not trauma-informed, unintended “unsafe” responses may result. To contextualize our rationale for an organizational trauma-informed approach, we provide examples of Olympic athletes’ stories to demonstrate the abuse and trauma they experienced while competing at the Olympic Games. To build on the human right that all athletes participating in the Olympic Games have the right to do so safely and free from harm, we further outline what an organizational trauma-informed approach involves and why it is important to limit re-traumatization risk. We further reflect on how being trauma-informed extends a duty of care to better protect athletes, which should be a responsibility of the IOC.
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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 | 0,023 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».