"Actually I was the star": Managing attributions in conversation
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we outline the parameters of a discursive approach to attributions in sport psychology. Attribution theory has had a strong presence within sport and exercise psychology. Attributions are the perceived causes or reasons that people give for an occurrence related to themselves or others. An attributional model, developed in educational psychology, has been most influential and often requires the researcher(s) or participants to determine the dimensional categorisation of attributions (e.g., internal-external, stable-unstable, controllable-uncontrollable). Assessing attributions in sport and exercise psychology has been almost exclusively through self-report questionnaires and entrenched within a limited theoretical perspective. In contrast, a discursive approach focuses on discourse and what is accomplished through people's talk. Such an approach would advocate a move from a view of talk (discourse) as a route to internal or dimensional categories to an emphasis on talk as the event of interest. Using principles of conversation analysis (CA), a critical examination of the traditional conceptualisation of attributions will be offered in this paper. Drawing on a corpus of data where athletes discuss their sporting performance, we consider the management of attributions as talk-in-action, rather than a series of discrete cognitive elements and dimensions. To illustrate the way that attributions are managed in conversation, we consider three areas—asking questions about loss, the interactional modesty inherent in discussing wins and the "slipperiness" of attributions in conversation. Finally, the implications of a discursive approach to the study of attributions in sport and exercise psychology are discussed. URN: urn:nbn:de:0114-fqs030133
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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 | 0,023 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».