What the dinosaurs forgot to tell us about sport and exercise psychology
Notice bibliographique
Résumé
In the early 1960s, Physicist Richard Feynman gave a famous series of lecture on physics. In one of his lectures he posed the following question, "If, in some cataclysm, all of scientific knowledge were to be destroyed, and only one sentence passed on to the next generations of creatures, what statement would contain the most information in the fewest words?" In this symposium the above question is posed to a number of faculty in the field of sport and exercise psychology who are currently researching and teaching at Canadian universities. The symposium will start with a 10 minute overview of symposium, including an introduction to the question, in a presentation titled "All Things are Made of Atoms", by Kent Kowalski (University of Saskatchewan). Twelve faculty will then each present their answers to the proposed question across a series of 5 minute presentations. Participating faculty include: Wendy Rodgers (University of Alberta), Catherine Sabiston (University of Toronto), Craig Hall (University of Western Ontario), Jean Cote (Queen's University), Tara-Leigh McHugh (University of Alberta), Kim Dorsch (University of Regina), Nick Holt (University of Alberta), Diane Mack (Brock University), John Spence (University of Alberta), Katherine Tamminen (University of Toronto), Phil Wilson (Brock University), and Kent Kowalski (University of Saskatchewan). Leah Ferguson (University of Saskatchewan) will then provide a 10-minute response as a discussant in which she reflects on the value of the symposium and the answers provided by the participating faculty members. The symposium will conclude with a 10-minute question and answer period with the audience.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».