Ending the cycle: Scholars' perspectives on hazing prevention
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to synthesize the knowledge of hazing experts to explore hazing prevention techniques. Preventing hazing in sport has been studied, analyzed, and explored through various research designs centered on strategies of athlete education, cultural change, and replacement activities. However, literature has lacked a study that compares and integrates these methods within the practice of prevention. This study begins to conceptually fill that void. To critically examine, compare, and integrate hazing prevention methods, published hazing scholars were surveyed using the Delphi technique. All participants had published at least one peer-reviewed publication on hazing written in English. Using the Delphi technique, participants were surveyed three times, with each iteration being developed from the results of the previous survey. The first survey had fifteen participants, the second had fourteen, and the third had eleven. The survey responses were analyzed using thematic coding. Participating scholars provided detailed descriptions of best practices with prevention strategies centered on athlete education, cultural change, and replacement activities. Importantly, participating scholars identified that all hazing prevention methods should be implemented as much as possible as they are often connected, interrelated, and have the potential to be most effective when utilized together.
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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 | 0,075 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,055 |
| Communication savante | 0,024 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».