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Enregistrement W2737340739

Sport psychology, Foucault and athlete docility

2011· article· en· W2737340739 sur OpenAlexaff
Joseph P. Mills, James Denison

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSport psychologyAthletesField (mathematics)ConfusionPsychologySociologyEpistemologySocial psychologyPsychoanalysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work of Michel Foucault has had a considerable impact on a wide range of academic disciplines but is yet to infiltrate the field of sport psychology. Foucault's work offers rich reward to sport psychology because his primary interest was how human beings acquired knowledge of themselves and their practices. One Foucauldian concept that has considerable potential to contribute to our understanding of sport performance is that of 'docility'. Foucault's (1995) Technologies of Discipline is a theoretical framework that showed how the meticulous organization involved in many of modern societies institutions such as prisons, schools, or the workplace can result in human docility. This is problematic because it may produce behaviours – compliance, apathy, confusion—that make humans more not less predictable. After outlining this framework we illustrate how these organizational structures have saturated modern sporting practices. Specifically, the combination of the organization of time, space and movement are techniques that Foucault (1995, p. 139) referred to as small acts of cunning. We argue that they produce a host of smaller, less visible and taken-for-granted practices that instill a discipline on athletic bodies that may ultimately undermine athlete performance. Sport psychology practitioners may gain better results with athletes through a greater awareness of how modern sporting practices – designed with efficiency in mind, may actually hinder outstanding individual performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,283 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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