Quantifying Equestrian Show Jumping: A Large Context Problem for Physics Students
Notice bibliographique
Résumé
ASEJ, Volume 43, Number 1, June 2013 Equestrian show jumping has become a popular spectator sport in Canada since the Beijing Olympic Games in 2008. Canada received a gold medal in singles and a silver in team competition. Eric Lamaze and his stallion Hickstead, generally regarded as the best showjumping horse of his generation, became internationally famous, and Lamaze was ranked first in the world. Unfortunately, three years later Hickstead suddenly died in Verona, Italy, after jumping a clear round. This tragic event plunged the equestrian community into deep mourning. These events reawakened the love for horses I acquired when working in the forestry industry in British Columbia as a young man. As a physics educator, I naturally became interested in the physics of the jumping motion of these magnificent animals. I remember a letter written by an irate reader of the British journal New Scientist in response to my article “Physics and the Bionic Man” (Stinner 1980). The gentleman argued that my testing the feats claimed by the bionic man, using the laws of physics, spoiled the enjoyment of many devotees of the popular TV series The Six Million Dollar Man. As students of physics, we can always appreciate the aesthetics of phenomena such as rainbows and sunsets, but understanding the physics should enrich our aesthetic appreciation. Similarly, equestrian show jumping can be appreciated on more than one level.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».