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Enregistrement W7127319017 · doi:10.4000/15lze

Portrait des violences sexuelles dans les équipes sportives universitaires de trois établissements d’enseignement supérieur du Québec (Canada)

2025· article· fr· W7127319017 sur OpenAlexaboutno aff
Maïa Savard, David Bezeau

Notice bibliographique

RevueEjournal de la recherche sur l intervention en éducation physique et sport -eJRIEPS · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual abuseGender identityContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les objectifs de cette étude sont de (1) brosser un portrait des fréquences des violences sexuelles (VS) dans les équipes sportives universitaires de trois établissements d’enseignement supérieur du Québec (Canada) et (2) identifier les sous-groupes sociaux les plus vulnérables aux VS. Un questionnaire confidentiel en ligne (n = 78) a été utilisé. Les principaux résultats sont les suivants : (1) 38,5 % de l’échantillon rapporte avoir vécu au moins un évènement de VS commis par une personne affiliée à une équipe sportive universitaire ; (2) les étudiant·es internationaux sont significativement plus à risque de vivre de la coercition sexuelle et (3) les personnes appartenant à une minorité visible sont significativement plus à risque de subir des comportements sexuels non désirés. Ces résultats pourraient soutenir les stratégies de prévention des VS et les interventions des acteur·es impliqué·es dans les équipes sportives universitaires québécoises.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,312 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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