An Investigation of Training Processes and Expectation Levels of Swimming Referees
Notice bibliographique
Résumé
This study was aimed to investigate the opinions of licensed swimming referees within the structure of Turkey Swimming Federation about referee training process and determine the level of their expectations. The study group was randomly selected by a total of 212 swimming referees (95 female and 117 male), and attended Development Seminar for Swimming Referees which was held in Antalya in 2016. “The Review of Referee Training Process and The Survey of Expectation Levels” developed by Bahadır Kayışoğlu in 2008 was used as a data collection tool in the study. Necessary formal permissions were obtained from Turkish Swimming Federation for the scale applied to the referees. In the analysis of the data, t-test was used for binary comparisons, and one-way analysis of variance (ANOVA) was used for multiple comparisons. SPSS Statistics 24.0 was used in the analysis of the data. The p-value that was less than 0.05 was considered statistically significant. As a result of the research, it was found that some variables of swimming referees (age, gender, classification, professional experience, educational level, satisfaction level and the reasons to become a referee) have impacts on referees’ training processes, so it was determined that the referees had both positive and negative opinions regarding the referee training process.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».