Notice bibliographique
Résumé
As a 12-year-old living in Moscow in 1973, I watched Canada's Glenda Reiser win the 1,500m at the World University Games, and, as children do, decided that would be me. Raised to believe I could do whatever I set my mind to, off I went. But the journey was to be far more complicated than I could ever have anticipated. Each time I felt I was making progress in my quest for excellence, a barrier would appear. I felt like Sisyphus who was sentenced to roll a rock up a hill. Each time it reached the top, the rock rolled back down again. His crime had been to challenge Zeus. Mine was much less grandiose: I wanted only to reach my maximum potential free of restrictions created by the sport system. Athletes are still rolling their rocks up hills. They shouldn't be. The role of the system should be to flatten the barriers, to ease the way, to widen the path. Unfortunately, much of the time that is not what happens. But it could be, and what follows is the story of an effort to help athletes get to the top of the hill a little more easily, with less interference from the system. My thesis is a simple one: athletes want to perform. Their performance, and the supports needed to create it, should be the focus of the sport system. To ensure that focus, athletes and their coaches must get involved. If, as athletes, we do not shape and support the systems we need, we will roll our rocks for evermore.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,066 | 0,030 |
| Communication savante | 0,021 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,065 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».