MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404857683 · doi:10.1080/10538712.2024.2434852

Diversity of Profiles Among Adolescent-Athletes Reporting Sexual Violence in Sport

2024· article· en· W4404857683 sur OpenAlexafffund
Allyson Gillard, Sophie Labossière, Marie‐Pier Vaillancourt‐Morel, Sylvie Parent

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Sexual Abuse · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité Laval
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAthletesDiversity (politics)PsychologySexual abuseClinical psychologySexual violenceSuicide preventionPoison controlMedicinePhysical therapyMedical emergencyCriminologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experience of sexual violence (SV) in sport can vary according to contextual factors such as its form, type of perpetrator, and frequency of acts that might impact the risk factors and outcomes of SV. This study aims to explore the heterogeneity of SV experiences in sport using latent class analysis and to compare the victimization profiles based on personal and sport characteristics as well as on outcomes. A sample of 1357 adolescent-athletes practicing an organized sport who reported SV in sport was included in the study. Four profiles of sexual victimization were identified: (a) SV from authority figure (3.5%), (b) sexual harassment from peers (84.5%), (c) low poly-victimized (6.9%), and (d) moderate poly-victimized (5.2%). Overall, the findings suggest that athletes reporting SV are not a homogenous group but do not clearly distinguish in risk factors and outcomes. Results can be used to better target prevention and intervention strategies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Child Sexual AbuseMême sujetSports, Gender, and SocietyTravaux en français237 207