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Enregistrement W2183662879 · doi:10.1111/itor.12225

Measuring Olympics performance based on a distance‐based approach

2015· article· en· W2183662879 sur OpenAlexaboutno aff
Xiongfei Cao, Yelin Fu, Jiangze Du, Jiasen Sun, Ming Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Transactions in Operational Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Lexicographical orderComputer scienceState (computer science)Operations researchMathematicsArtificial intelligenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Measuring Olympics performance using either the Summer Olympic Games or Winter Olympics individually is criticized as a bias for participants. The present study develops a distance‐based approach based only on the number of medals won to propose Olympic ranking. A state‐of‐the‐art approach with mild weight restriction is used for integrating the performance in the lexicographic system. The common weights associated with the lexicographic and sum‐ranking systems for both Summer and Winter Olympic Games are determined to provide a fair ranking for National Olympic Committees. Application to the London 2012 Summer Olympic Games and Vancouver 2010 Winter Olympics is used to illustrate the effectiveness of our proposed method.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,322
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,027 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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