The impact of abuse experiences and coping responses on distress and mental health outcomes in sports officials
Notice bibliographique
Résumé
Sports officials (e.g., referees) experience multiple role-related stressors, including episodes of verbal, physical, and social media abuse. However, the impact of strategies employed to cope with abuse experiences is unknown. The aims of this study were to: (i) explore the prevalence and frequency of abuse experiences over a single season, (ii) determine the impact of abuse and other stressors on sports officials’ mental health, and (iii) understand the mental health impact of strategies utilised by sports officials to cope with abuse experiences. A total of 303 Gaelic games match officials completed an online survey measuring stressors (including abuse experiences), coping strategies, and mental health outcomes. Correlational and path analyses explored relationships between abuse experiences, coping strategies, distress, and subsequent mental health outcomes. In total, 88.11% of officials reported experiences of verbal abuse, 7.59% physical abuse, and 17.16% social media abuse during the previous season. Greater use of both avoidance-cognitive and approach-oriented coping was associated with higher distress and poorer mental health outcomes following verbal abuse. Moreso, greater use of avoidance-cognitive strategies to cope with verbal abuse from players predicted higher distress which, in turn, predicted higher anxiety, higher depression, and lower mental well-being. For social media abuse, self-blame, planning, and behavioural disengagement were associated with poorer mental health. The findings suggest that sports officials employ maladaptive coping for abuse experiences, negatively impacting on mental health outcomes. Developing alternative strategies, such as mastery-oriented coping, may help sports officials to deal with abuse experiences and better protect their mental health.
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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 | 0,000 | 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 ».