Gendered environmental pathways to sports injury: insights from retired athletes in the UK high-performance context
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Women remain at increased risk for some sports injuries, such as anterior cruciate ligament rupture and concussion. This study applied a gendered environmental approach to identify modifiable features of women's sport environments that may contribute to the gendered patterning of sports injuries. Our objectives were to identify features of gendered environments that mattered in athletes' lived experiences and to trace pathways connecting these features to injury. METHODS: We employed a creative methodology combining semi-structured interviews with artefact-elicited storytelling and poetic transcription to actively centre women athletes' voices and communicate their experiences in formats intended to stimulate reflection among sport system stakeholders. RESULTS: Drawing on insights from 20 recently retired women athletes across 11 UK high-performance sports, our reflexive thematic analysis identified five gendered environmental challenges shaping women's injury experiences, risk and outcomes: (1) stereotypes trivialise injury, (2) physiology is all or nothing, (3) the 'ideal' female athlete, (4) in/visible inequities and (5) uneven power dynamics. Within these gendered environmental challenges, we identified mechanisms through which challenges manifest in the everyday experiences of athletes, highlighting these as potential points to disrupt the gendered environments-to-injury pathway. CONCLUSION: Our findings provide an evidence-based framework for categorising and addressing gendered environmental challenges in women's sport. Interventions to reconfigure the gendered status quo within sport should be embedded as part of injury prevention strategies.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».