Advancing narrative research in sport psychology: Reflections on different kinds of stories
Notice bibliographique
Résumé
Although narrative inquiry research was less common in the sport sciences in the early 2000s, the study of stories contextualised in narratives is now embraced in sport psychology research. In this commentary, we build on recent discussions and review papers by reflecting on the current position of narrative inquiry research in the sport sciences and sport psychology. Our precise aim was to explore a growing body of narrative research in sport psychology focusing on public stories (i.e. autobiographies, digital media) to further advocate for their value to study identities and sporting lives. To contextualise our commentary, we first outline several narrative inquiry assumptions (e.g. distinctions between a story and narrative, onto-epistemology, story analyst vs. storyteller, big and small story approaches). Next, we provide examples of research on ‘different kinds of stories’ circulated in public spaces for witness and wider audience consumption to explore their value in narrative inquiry research in sport psychology. We then reflect on future research directions and considerations to advance critically informed and principled research on autobiography and digital media as storied resources in narrative inquiry.
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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 | 0,050 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,040 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| 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 ».