The role of gender, type of sport practiced, and sport level on the association between experience of sexual violence in sport and symptoms of disordered eating in adolescent-athletes
Notice bibliographique
Résumé
Sexual violence in sport is related to higher symptoms of disordered eating in samples of adult elite athletes. However, past studies did not account for other potential risk factors of disordered eating in sport that may influence this association. This study examined the role of known risk factors of disordered eating in athletes (i.e., gender, the type of sport practiced, and sport level) on the association between experience of sexual violence (i.e., sexual harassment, sexual abuse, or both) in sport and disordered eating in a sample of adolescent athletes. The sample included 9120 adolescent athletes. Results of multiple linear regressions suggest that experiencing sexual violence, including sexual harassment and sexual abuse in sport, is associated with greater symptoms of disordered eating, even when controlling for known risk factors of disordered eating in sport. Regarding the moderating role of gender, type of sport, and sport level on the association between sexual violence and disordered eating, only three interaction terms were significant. Gender moderates the association between sexual violence and disordered eating, indicating that this positive association is stronger for girls. Sport level moderates the association between sexual violence and sexual abuse with disordered eating, showing that these associations are stronger for participants at a lower sport level compared to those at moderate and higher sport levels. Overall, our results suggest that experience of SV, sexual harassment, and sexual abuse in sport are all associated with higher DE symptoms regardless of the presence of known risk factors of DE in sport.
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 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 ».