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Enregistrement W2208439089

Pengukuran Kebugaran Dengan Tes Bangku Canadian Aerobic Fitness Test

2001· dissertation· id· W2208439089 sur OpenAlexaboutno aff
Irmawati Irmawati

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latar belakang : Kebugaran tubuh merupakan hal yang penting bagi tiap individu, tenitama bagi mahasiswi Fakultas Kedokteran yang sangat padat jadwal kuliahnya. Kebugaran tubuh memegang peranan dalam menunjang prestasi mahasiswi tersebut. Dengan kebugaran tubuh yang sangat baik mahasiswi tersebut dapat melakukan pekerjaan sehari-harinya dengan efisien, sehingga dapat mencapai prestasi yang maksimal Tujuan : Untuk mengetahui tingkat kebugaran tubuh mahasiswi FK UKM dan supaya mereka lebih memperhatikan kebugaran tubuhnya sehingga mereka dapat melakukan pekerjaan mereka tanpa kelelahan yang berarti dan dapat mencapai prestasi belajar yang maksimal. Metode : Dilakukan pengukuran kebugaran tubuh dengan tes bangku CAFT (Canadian Aerobik Fitness Test). Tes bangku CAFT dilakukan dalam 3 stage yang masing-masing berlangsung selama 3 menit. Segera setelah setiap stage berakhir dihitung denyut nadi kerja per menit. Hasil : Dari hasil pengukuran dari 20 orang mahasiswi yang diukur dengan tes bangku CAFT, didapatkan maks yaitu 8 orang dengan kriteria baik (40 %), 10 orang dengan kriteria sedang (50 dan 2 orang dengan kriteria kurang (10 %). maks rata-rata dari 20 orang mahasiswi yang diukur yaitu 42,56 dengan kriteria “sedang”. Kesimpulan : Dari 20 orang mahasiswi yang diukur dengan tes bangku CAFT didapatkan 40 % baik, 50% sedang dan 10% kurang, sedangkan rata-ratanya adalah sedang. Saran : Bagi para Mahasiswi Fakultas Kedokteran perlu meningkatkan kembali kebugaran tubuhnya dalam mencapai prestasi belajar yang maksimal

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,009

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,382 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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