Discours interne en contexte sportif : synthèse critique des connaissances
Bibliographic record
Abstract
Le discours interne est une habileté mentale utilisée par les athlètes afin d’optimiser la performance sportive et le bien-être psychologique. Depuis une trentaine d’années, de plus en plus de chercheurs s’intéressent au discours interne en contexte sportif. Les résultats des études effectuées dans différents sports et auprès d’athlètes de différents niveaux compétitifs révèlent que le discours interne a une influence sur la performance sportive. Certains résultats équivoques invitent toutefois à se pencher sur la littérature afin de dégager les conclusions de recherches actuelles et de relever les pistes de recherche future. Le but de cet article est donc de présenter une synthèse critique des études sur le discours interne en psychologie du sport au cours des quinze dernières années afin de servir aux chercheurs et aux intervenants. Les bases de données psycINFO et SPORTdiscuss ainsi que le moteur de recherche Google Scholar ont été utilisés afin de recenser les articles publiés depuis janvier 2000 dont le sujet principal est le discours interne. Cet article porte d’abord sur la définition du discours interne, la conceptualisation du phénomène et les principales méthodes de mesure. Puis, les principaux résultats de recherche et les principales limites qui y sont associées sont présentés. Finalement, des pistes de recherche future sont proposées.
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 | 0.025 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.017 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".