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Enregistrement W2383853435

FIABILIDAD DEL SISTEMA DE PUNTUACIÓN EN LA COMPETICIÓN DE HALFPIPE - SNOWBOARDING DE LOS JUEGOS OLÍMPICOS DE VANCOUVER 2010 [Scoring system reliabilty in Vancouver 2010 Winter Olympic Games Halfpipe-Snowboarding Competition]

2016· article· es· W2383853435 sur OpenAlexaboutno aff
Jesús Muñoz-Jiménez, José Antonio Pérez Ruiz, Miguel A. Hernández-Mocholí, Daniel Collado Mateo, Kiko León

Notice bibliographique

RevueE-balonmano com Journal Sports Science · 2016
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Competition (biology)Principal (computer security)PsychologySample (material)Computer scienceComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snowboarding-Halfpipe is a high performance sport discipline which is included in Winter Olympic Games program. Competition system is based on the observation of riders' technical performance, for which judges take as reference the official manual that collects principal aspects of exercises scoring. Given the inherent characteristics of this sport, in which performance is based on the observation ability of judges, training and experience of this judges is crucial in order to turn the observation into a measurement as objective as possible. Accordingly, this article aims to quantify reliability indices between judges' scores as well as their relationship to the gender, the presence of falls and the number of hops. The study sample comprised all the exercises developed during the final two rounds of the Vancouver 2010 Olympic Winter Games, both male (n=24) and female competition (n=22). Results showed that the reliability between judges is excellent (Round 1: ICC=0,985, αC=0,997, Round 2: ICC=0,991, αC=0,998), regardless of gender, presence of falls or the number of hops.

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)0,011
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 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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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