Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, there has been a groundswell of support within the sport industry to be “good sports”, as evidenced by a growing number of, and commitment to, “giving” initiatives and “charitable” programs. Consider the following examples: • In 1998, the “Sports Philanthropy Project” was founded, devoted to “harnessing the power of professional sports to support the development of healthy communities.” (Sports Philanthropy Project, 2009) To date, this organization has supported and sustained over 400 philanthropic-related organizations associated with athlete charities, league initiatives, and team foundations in the United States and Canada. • In 2003, “Right To Play” (formerly Olympic Aid) the international humanitarian organization was established, which has used sport to bring about change in over 40 of the world's most disadvantaged communities. Of note is their vision to “engage leaders on all sides of sport, business and media, to ensure every child's right to play” (www.righttoplay.com). • In 2005, the Fédération Internationale de Football Association (FIFA) became one of the first sport organizations to create an internal corporate social responsibility unit, and soon thereafter committed a significant percentage of their revenues to related corporate social responsibility programs (FIFA, 2005).
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,048 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».