Study on the Charateristics of Women's 1000m Speed Skating's Speed Rhythm and the Strategy of ZHANG Hong Preparing for the Sochi Winter Olympics
Notice bibliographique
Résumé
This paper,using the literature review,interview and mathematical statistics and other research methods,analyzes the speed rhythm of women's 1000mspeed skating in 2012—2013season which the athletes attend in Harbin,Japan,Canada and the United States cup around twice,explores the charateristics of women's 1000mspeed skating's speed rhythm and the main winning factors and the strategy of our national key skaters preparing for the Sochi Winter Olympics in.Conclusion:1)Speed rhythm feature of women's 1000mspeed skating is the use of fast paced start,the 0~200msegmentation result is the influencing factor which lead to the different speed rhythm when the athletes respectively starte from innrelane and outerlane,but this effect dose not have inevitability.2)The absolute speed and speed endurance are the main winning factors of the project,both are equally important,rather than people have considered speed endurance.3)The key strategy of ZHANG Hong preparing for the Sochi Winter Olympics is to increase performance in the sprint stage,specific means on the one hand,strengthened the strength exercise,on the other hand,improved the stability of her ankle and hip flexibility;Secondly,the adjustment of the outerlane's speed rhythm make ZHANG Hong's outerlane performance more stable.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».