A comparative study of Olympic athlete cultivation systems in the People's Republic of China and the United States of America.
Notice bibliographique
Résumé
Historical and sociological studies have revealed the disparities of sport among different countries. This study uses Bereday's (1964) model for comparative education to explore the differences in the Olympic athlete cultivation between the People's Republic of China and the United States of America. Treating the process of athlete cultivation as a dynamic system, this study offers general descriptions of athlete cultivation in both countries; evaluates the backgrounds of the two countries from historical, political, economic, social, and cultural perspectives; identifies the most significant components of athlete cultivation; and finally explores the similarities and differences. The discussion focuses on the studies of backgrounds, which are the causes of the current differences. Particularly, the study gives attention to the juxtaposition of a set of components that are shared by both countries related to their athlete cultivation. In all, the comparison identifies the differences that are determined by the respective background of each country and the tendency to adopt a similar cultivation system under the influence of globalization. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2004 .Z535. Source: Masters Abstracts International, Volume: 44-01, page: 0063. Thesis (M.H.K.)--University of Windsor (Canada), 2005.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».