Identifying future research priorities in the field of interpersonal violence (IV) towards athletes in sport: a Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our aim was to define the priorities for future research in safeguarding athletes from interpersonal violence (IV) in sport through a Delphi consensus study of researchers in the field. METHODS: An internet-based three-round Delphi method was used as a multistage facilitation technique to arrive at a group consensus (set at ≥75% agreement). A targeted literature search was conducted to develop a list of potential research priorities that were presented as short statements in the first round. RESULTS: A total of 52 participants (researchers in IV in sport) took part in the first round, 52 completed the second round and 44 completed the third round. Respectively, 47 items, 83 items and 60 items were included in each round. The participants achieved consensus on 11 statements in the first round, seven in the second round and 31 in the third round, for a total of 49 consensus research priorities. The first four priorities that reached consensus (78.8-80.8% agreement) directly following the first Delphi round were scored with high importance (between 6.2 and 6.3 on a scale of 7). Those four priorities included: (1) documenting the experiences of children athletes and minors, (2) studying the disclosure or reporting of violence, (3) developing, evaluating and advising on interventions targeting education and training and (4) documenting the experiences of violence of para athletes. CONCLUSION: This study defines research priorities for IV in sport that may elucidate further gaps in current policies and practices.
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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 | 0,133 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».