Trail-Running and Ultramarathon: A Multidisciplinary Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Les recherches sur les courses à pied d’ultra-endurance se multiplient, et témoignent de la popularité de ce sport. Quelles places occupent les sciences humaines et sociales dans la compréhension de cette pratique ? Cet article contribue à préciser la compréhension d’un véritable phénomène de société à partir d’une revue de littérature pluridisciplinaire dans le domaine des sciences humaines et sociales sur l’ultra-trail. Une analyse qualitative systémique de leur contenu permet d’identifier trois thèmes majeurs : 1) Engagement et profils des coureurs d’ultra-trail ; 2) Motivations et expériences de ses participants ; 3) Territoires et événements du trail running. Ces résultats ont permis de synthétiser les travaux réalisés à ce jour et constituent un point de départ pour développer d’autres approches. Il apparaît qu’au-delà des ancrages disciplinaires, les résultats présentés résonnent entre eux autant qu’ils mettent en évidence un certain nombre de paradoxes, ce qui est représentatif de la discipline elle-même. Au vu de ces observations, certaines pistes peuvent être explorées pour approfondir ces approches et ces études.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».