Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ:Nul ne peut ignorer que les centres d’entrainement physique sont plus que jamais fréquentés. Particulièrement populaire, l’entrainement prend désormais une grande place dans la vie de plusieurs. Habitude saine, certes, mais jusqu’à une certaine limite. Cette limite se trace par ailleurs au moment où l’un des résultats de l’entrainement musculaire, soit une apparence corporelle musclée, deviennent l’unique préoccupation. La dysmorphie musculaire, ou communément appelée la « bigorexie », est le nom que l’on donne à ce trouble psychologique. Il décrit l’obsession compulsive de l’entrainement et des muscles. Cette maladie étant complexe, de raisons variées et d’importantes conséquences et complications s’y rattachent.ABSTRACT:No one can ignore that physical training centers are more popular than ever. With its increased popularity, training now takes an important place in the lives of many. Although certainly a healthy habit, there are limits. These limits become evident when one of the results of strength training, a muscular body appearance, becomes one’s only concern. Muscle dysmorphia, or commonly called “bigorexia,” is the name we give to this psychological disorder. Bigorexia is a compulsive obsession with training and a muscular build. This disease is complex, for varied reasons and related to important consequences and complications.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,018 |
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 ».