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Enregistrement W2726768788

Participation of the Pan-American Gymanastics Union in the 2011 World Gymnaestrada

2016· article· en· W2726768788 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth Paoliello, Eliana de Toledo, Daniela Bento Soares, Tabata Larissa Almeida, Cintia Moura, Andrea Desidério, Michele Viviene Carbinatto, Bruno Barth Tucunduva, Marco Antônio Coelho Bortoleto, Carolina Contijio

Notice bibliographique

RevueEstudo Geral (Universidade de Coimbra) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhysical Education and Gymnastics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the World Gymnaestrada (WG), the largest international Gymnastics for All festival, organized by the International Gymnastics Federation (FIG). The aim was to analyze the participation of the National Federation members of the Pan-American Gymnastics Union (PAGU) in the 14th edition of the WG, held in Lausanne, Switzerland, in 2011. The data collection was made by a semi-structured questionnaire with eight of heads of delegation of the eleven participating American national federation. The results highlight the largest delegations were Brazil, Canada and the USA, respectively, countries which also traditionally participate in this festival. The participants were majority female (74,5%) and the performance were strongly influenced by Artistic and Rhythmic gymnastics disciplines, as well as Dance. PAGU participation has increased in compare with past editions of the WG, ranking it as second in terms of continent with the largest number of participants (6,64%). Although the participation is strongly related to the economic factors, considering all the WG editions held in Europe. We conclude that non-competitive gymnastics still treat secondarily for most PAGU Member Federations, since they are focus on competitive gymnastics disciplines and especially on their national teams.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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