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Enregistrement W2179912770

Study of the issue of excessive violence in competitive sports in the United States and Canada

2011· article· en· W2179912770 sur OpenAlexaboutno aff
Wang Shui-ming, YE Jian-feng

Notice bibliographique

Revuejournal of physical education · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDoping in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationObstacleChinaCompetition (biology)LeagueJurisdictionAutonomyLawPolitical scienceCriminal lawCriminal jurisdictionBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years,with the booming of world competitive sports,the behaviors of excessive violence in competitive sports occurred from time to time,and their social hazardness is becoming perceivable.As a big nation of competitive sports,the United States and Canada have unique understanding about and experiences in determin-ing the nature of and penalties for excessive violence,their ways to deal with such behaviors include legislation,case law and league.Criminal prosecution of the behaviors of excessive violence in sports is feasible,but will en-counter substantial obstacles,which include conceptional obstacles and constitutional obstacles,in which the big-gest obstacle is the principle of consent.Consent as a ground for defense can effectively exclude criminal liabili-ties.In China,there is no unified standard for dealing with such behaviors.By referring to the experiences of the United States and Canada,the author proposed that China should make improvements gradually in 4 aspects,i.e.perfecting sport specific legislation,intensifying jurisdiction,promoting the autonomy of sports leagues,and strengthening the scientific study of competition rules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
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