Six nuances d’engagement
Bibliographic record
Abstract
Le haut niveau sportif produit de multiples rapports au corps. À l’appui d’une enquête par questionnaire (n = 1342) auprès d’individus ayant évolué dans une quarantaine de disciplines, interrogés sur leurs pratiques dans différents domaines (modalités de l’entraînement, alimentation, prise de médicaments, rapport à la douleur, etc.), cet article propose de dégager une typologie des engagements corporels qu’engendre le sport de haut niveau. Se distinguant selon trois dimensions issues d’une ACM (l’autopréservation, l’instrumentalité et la compétition), six profils sont identifiés par une analyse de classification. Plus ou moins proches ou éloignés de l’« habitus du champion », ces profils sont tous compatibles avec une carrière de haut niveau. Une analyse de régression montre que si les caractéristiques de la socialisation sportive, à savoir le type de discipline et l’emprise du dispositif sportif, constituent les facteurs explicatifs les plus prédictifs de l’engagement corporel des athlètes, la part que celui-ci doit aux socialisations antérieures ou parallèles (p. ex. : socialisation familiale, genre, classe) est non négligeable mais plus diffuse.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".