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Enregistrement W4415721473 · doi:10.1080/17511321.2025.2579518

Interview with Professor Hartmut Rosa

2025· article· en· W4415721473 sur OpenAlexaff
Hartmut Rosa, Matthieu Quidu, Jérôme Visioli, Brice Favier-Ambrosini, Bernard Andrieu

Notice bibliographique

RevueSport Ethics and Philosophy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueGerman History and Society
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmateurCompetition (biology)Order (exchange)Empirical researchEducational research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this interview, Hartmut Rosa, author of Resonance and Pedagogy of Resonance, discusses the origins of his flagship concept of resonance, as well as the role of sport in its conceptualization. In particular, he talks about his personal and passionate relationship with sport, both as an amateur practitioner and an avid spectator. The philosopher emphasizes the fundamentally unavailable nature of resonance, which makes it possible for it to emerge in a very wide range of practices, including situations that might seem unlikely at first glance, such as self-quantification, competition or opposition. From an educational perspective, Rosa highlights the unequal dispositions to resonance among children, which must be understood by teachers and the education system in order to enable each student to discover their preferred axes of resonance. Finally, various empirical research perspectives to be developed on experiences and relationships of resonance are considered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0060,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,012

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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