"Actually I was the star": Managing attributions in conversation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In diesem Beitrag skizzieren wir die Eckdaten eines diskursiven Ansatzes zur Untersuchung von Attributionen in der Sportpsychologie. Attributionstheoretische Ansätze spielen in der Sportpsychologie traditionell eine wichtige Rolle. Attributionen werden hierbei als die wahrgenommenen Ursachen oder Konsequenzen verstanden, die Menschen einem Ereignis zuschreiben. Ein besonders einflussreiches, in der pädagogischen Psychologie entwickeltes Attributionsmodell erfordert die dimensionale Kategorisierung von Attributionen (z.B. internal-external, stabil-nicht stabil, kontrollierbar-nicht kontrollierbar), die in der Sportpsychologie fast ausschließlich mittels Fragebögen erfasst werden (und dies zumeist im Rahmen einer sehr eingeschränkten theoretischen Perspektive). Im Unterschied hierzu werden im diskursiven Ansatz Gespräche eingesetzt bzw. analysiert, dies aber nicht zur Erfassung internaler oder dimensionaler Kategorien, sondern das Gespräch selbst ist Gegenstand des Interesses. Im vorliegenden Beitrag setzen wir uns – rückgreifend auf Prinzipien der Konversationsanalyse – kritisch mit der traditionellen Konzeptualisierung und Erforschung von Attributionen auseinander. An empirischen Gesprächsbeispielen mit Sportler(innen) verdeutlichen wir dann unser Verständnis von Attributionen als "talk-in-action" statt einem Ansatz, der Attributionen als bloße Aufeinanderfolge diskreter kognitiver Elemente und Dimensionen zu erforschen versucht. Wie Attributionsprozesse in Gesprächen verlaufen, veranschaulichen wir an drei Bereichen: an Fragen nach Niederlagen, am "bescheidenen Reden" über Siege, und an der Flüchtigkeit und schweren Greifbarkeit von Attributionen im Gesprächsverlauf. Abschließend werden Implikationen eines diskursiven Ansatzes für die sportpsychologische Untersuchung von Attributionen diskutiert.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 découle