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Enregistrement W4400011759 · doi:10.1177/00027642241261253

Implementing an Organizational Trauma-Informed Approach to Olympic Sites: An Urgent Priority to Protect Elite Athlete Well-being During Olympic Games Participation

2024· article· en· W4400011759 sur OpenAlexaff
Jenny McMahon, Kerry R. McGannon

Notice bibliographique

RevueAmerican Behavioral Scientist · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEliteElite athletesPolitical scienceAthletesPublic relationsPsychologyApplied psychologyMedicinePhysical therapyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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