Building a case for infusing posthumanist thinking in the qualitative training of sport and exercise psychology researchers
Notice bibliographique
Résumé
Qualitative research in sport and exercise psychology is a flourishing area of inquiry. Nonetheless, several limitations with conventional humanist qualitative research have been identified, most prominently how preformed methodologies impede a full appreciation of the complexity of existence. As a viable alternative, a posthumanist lens on inquiry has been advanced as a means of orienting thinking in a different direction. The purpose of the present article lies in building a case for infusing posthumanist thinking in the qualitative training of sport and exercise psychology researchers. Posthumanism is deployed not as a “doing away” with humanist approaches to research but as an ontological lens that instigates novel insights for how we can think qualitative training differently. The article first situates humanism and humanist education, followed by an overview of the limitations of conventional humanist qualitative research. A rationale for posthumanist thinking is offered, along with some of the fundamental tenets of posthumanism. A move toward infusing posthumanist thinking in qualitative training in sport and exercise psychology is undertaken through six suggested supervising and teaching practices: (a) encouraging graduate students to start inquiry with concepts, (b) nurturing environments where graduate students can readthinkwrite, (c) training graduate students to reposition voice, (d) exposing graduate students to the importance of thinking beyond the human, (e) reimagining the role of the supervisor/teacher, and (f) inspiring graduate students to compost and make kin. In the concluding thoughts, two interrogations relating to the neoliberal university and the Anthropocene are raised that posthumanist thinking can help situate differently.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».