A Practical Introduction to Motion-Sensing Phenomenology
Notice bibliographique
Résumé
La phenomenologie est une approche de recherche qui decrit et analyse une experience vecue. La phenomenologie du mouvement senti se distingue des autres domaines etudies en phenomenologie; cette distinction tient a la primaute du mouvement, non seulement dans les diverses dimensions de l’activite physique presentes mais egalement dans cette construction de sens du « je », tant kinesique que kinesthesique. Cet article a comme objectif d’offrir une forme d’accompagnement a la conceptualisation d’une recherche en phenomenologie du mouvement senti. Nous y discutons l’importance de (a) se sentir attire par un sujet de recherche, (b) formuler des questions de recherche qui evoluent d’une realite du mouvement pris pour acquis et fonctionnel a une realite experientielle du « flow », (c) s’engager dans des questions de recherche par un ecriture qui demeure ancree dans les mouvements abordes. Les significations d’ordre tactile-kinesique, kinesthesique sont d’un attrait evident car la phenomenologie du mouvement senti transforme en langage intelligible ce qui est souvent cache et ineffable. Les significations emergentes et les transformations possibles sont surtout en lien avec une appreciation plus grande de notre vie active et des interactions. Mots cles : phenomenologie; kinesthesie; mouvement; flow.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 ».