Le concept de « flow » ou « état psychologique optimal » : état de la question appliquée au sport
Bibliographic record
Abstract
Résumé Le flow est issu du champ de la psychologie positive qui a émergé récemment aux États-Unis. L’objectif de cet article est de réaliser une revue de littérature sur le flow (e.g., Csikszentmihalyi, 1975 à 2000 ; Jackson, et al. , 1992 à 2002). Csikszentmihalyi (1990) définit le concept de flow comme un état psychologique optimal pouvant être ressenti dans divers domaines tels l’art, l’enseignement et le sport. Le flow est également caractérisé par un état intrinsèquement agréable qui se manifeste pendant la perception d’un équilibre entre ses compétences personnelles et la demande de la tâche. Nous verrons dans une première partie les origines et l’évolution du concept de flow. Dans une seconde partie, nous tenterons de montrer les enjeux qu’il représente dans le domaine du sport. Dans une troisième partie, nous étudierons les différents outils permettant de le mesurer. Pour conclure, nous proposons plusieurs axes de recherche dans le champ sportif.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".