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Enregistrement W2515686111 · doi:10.26423/rctu.v1i1.10

Aplicación del Diagnóstico Morfofuncional de la Población Estudiantil comprendida en dos Planteles Educativos en edades de 6 a 12 años en las Escuelas Teodoro Wolf y Escuela N°13 Ballenita del Cantón Santa Elena de la Provincia de Santa Elena.

2012· article· es· W2515686111 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Aguilar, Marcos Briones

Notice bibliographique

RevueRevista Científica y Tecnológica UPSE · 2012
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies have emerged related to the Kineanthropometry since its inception as a science, with a body of doctrine itself, at the International Congress of Physical Activity in Montreal in 1976 (Chamorro, 1993).As we pointed out the International Society for the Advancement of Kinanthropometry (ISAK, 2001), anthropometric studies include a number of different computation tools for data analysis, such as somatotype, fractionation of body mass estimates proportionality or prediction of body density with various regression equations. From this standpoint, Norton etal.(2004) note that within the wide range of factors that influence athletic performance, anthropometric measurements in an athlete are variables that can play an important role in determining the potential success in certain sports. These same authors indicate the need to study the morphological profiles of the best athletes in each specialty. Hence the aim of this study is to obtain a baseline morphological profile, focusing on the somatotype and body composition of the student population of eight schools in the Province of Santa Elena, aged from 11 to 15 years

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,341 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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