Exploring non-gender influences on sport participation among Transgender athletes
Notice bibliographique
Résumé
Gender related policies, social attitudes, and environmental factors contribute significantly to Transgender athlete sport drop out (Haghgoo & Law, 2022). Non-gender related factors influencing drop out often impact Transgender individuals at a greater magnitude than their cisgender counterparts because of the complexity of their intersectional identities. The aims of this study were to explore factors unrelated to gender that influence sport drop out among Transgender individuals, and to describe sport participation of those who later returned to sport. Participants (n = 28, Mage = 22.96 years, SD = 2.73) completed an online survey related to their experiences in sport. While 85.7% participants indicated their initial decision to drop out of sport was related to their gender identity, they also indicated work (52.4%) and family commitments (57.1%), finances (57.6%), transportation (42.9%), and health (42.9%) as contributors. Despite these previous challenges, participants were generally satisfied with their current sport participation (M = 5.89, SD = 2.13) and most had returned to participating in a combination of team and individual sports. Of note, some of the sports that participants indicated they were unable to play in the past due to restrictive gender-based policies (e.g., basketball, volleyball, dance) were also identified most frequently as sports participants currently engage in. While findings suggest inclusive sporting environments exist, there is a need to identify qualities of sport environments that support inclusivity and to develop policies and programs supportive of diverse identities. Developing an understanding of the complexity of these identities may encourage continuous sport participation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».