No emotion is an island: an overview of theoretical perspectives and narrative research on emotions in sport and physical activity
Notice bibliographique
Résumé
Within sport and physical activity settings emotions have typically been conceived and explored from an individualistic or intrapersonal perspective, although researchers are increasingly turning their attention to the interpersonal aspects of emotions and emotion regulation. In this paper, we provide a theoretical overview of the social or interpersonal aspects of emotions from a psychological perspective, and we also consider theoretical perspectives of emotion as intersubjective, social, performative and embodied. We then provide a review of narrative research on emotion in sport and physical activity contexts and provide suggestions for future research in this area. We suggest that narrative approaches can advance research on emotions in sport and physical activity by exploring how emotions arise within the context of social relationships; by exploring how emotional stories or narratives function and are used by athletes, coaches, and others within sport and physical activity contexts; by examining how emotions are created, recreated, and sustained through the stories people tell; by examining how collective and group-based emotions are intertwined with one’s identity and identity development; and by highlighting the ways in which social and cultural narratives within sport shape athletes’ emotional experiences. We conclude by describing some challenges we have faced in conducting qualitative research from a narrative lens, and we describe how we have navigated these issues as a way of offering some ‘lessons learned’ from our own research.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».