Temporal and developmental risk factors for sexual harassment and abuse in sport. European Physical Education Review
Notice bibliographique
Résumé
Recent revelations of sexual misconduct by sports coaches have challenged long-held beliefs in the educational value of sport, yet there is very little knowledge about the dynamics of sexual exploitation in sport upon which to base improvements in the practice of sports coaching or teaching. Earlier inductive research by Brackenridge (1996, 1997a, 1997b) in Britain established a set of hypothesised risk factors for sexual abuse in sport which have subsequently been reinforced by the results of survey research on elite athletes in Canada (Kirby and Greaves 1996). However, risk analysis for sexual abuse in sport has not yet been framed within a temporal or developmental sequence, nor sufficiently differentiated between elite and recreational levels of sport, or between coach-initiated and peer-initiated abuse. This paper reports selected findings from a Dutch qualitative study (Cense 1997) of 14 athletes who have survived sexual abuse in sport. The aim of the study was to identify risk factors that influence sexual abuse and harassment and to analyse which risks might be diminished through a prevention policy implemented by sport organisations. The Dutch study reinforces the earlier risk factor analyses but extends them by putting forward a preliminary temporal model of risk in sport that integrates offender behaviour with athlete and situational factors. On the basis of this model, suggestions are made to assist early diagnosis and prevention of sexual harassment and abuse by authority figures in sport. KEY WORDS: sexual abuse, sexual harassment, risk analysis 3 BIOGRAPHICAL NOTES
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».