Notice bibliographique
Résumé
Contributors to the literature on gamesmanship typically assume that gamesmanship can be clearly distinguished from other legal strategies used in sports. In this article, we argue that this is a mistake. Instead, we propose that gamesmanship is a form of strategic excellence and a proper part of competitive sport. Using Howe’s influential work on gamesmanship as a representation of the received view, we show how the current debate rests on a presupposition that fails to withstand critical scrutiny (Section 2). Further, we argue that once this distinction is shown to be untenable, Howe’s evaluative account of gamesmanship fails (Section 3). By contrast, our alternative analysis leads us to a more positive evaluation of gamesmanship. In particular, we contend that effective uses of gamesmanship are simply examples of strategic excellence that – by definition – fall within the boundaries of what is permissible in competitive sport. We conclude by considering the relationship between gamesmanship and the spirit of the sport (Section 4) and by addressing a potential criticism that draws an analogy between sport and professional practices that clearly do not permit strategies akin to gamesmanship (Section 5).
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,053 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».