Discours interne en contexte sportif : synthèse critique des connaissances
Notice bibliographique
Résumé
Le discours interne est une habileté mentale utilisée par les athlètes afin d’optimiser la performance sportive et le bien-être psychologique. Depuis une trentaine d’années, de plus en plus de chercheurs s’intéressent au discours interne en contexte sportif. Les résultats des études effectuées dans différents sports et auprès d’athlètes de différents niveaux compétitifs révèlent que le discours interne a une influence sur la performance sportive. Certains résultats équivoques invitent toutefois à se pencher sur la littérature afin de dégager les conclusions de recherches actuelles et de relever les pistes de recherche future. Le but de cet article est donc de présenter une synthèse critique des études sur le discours interne en psychologie du sport au cours des quinze dernières années afin de servir aux chercheurs et aux intervenants. Les bases de données psycINFO et SPORTdiscuss ainsi que le moteur de recherche Google Scholar ont été utilisés afin de recenser les articles publiés depuis janvier 2000 dont le sujet principal est le discours interne. Cet article porte d’abord sur la définition du discours interne, la conceptualisation du phénomène et les principales méthodes de mesure. Puis, les principaux résultats de recherche et les principales limites qui y sont associées sont présentés. Finalement, des pistes de recherche future sont proposées.
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 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 | 0,025 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».