Trends and Issues of Physical Fitness Theses and Dissertations in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
LANGUAGE NOTE | Document text in English; abstract also in Chinese. This study profiled the trends and issues of physical fitness theses and dissertations in the United States and Canada from 2000 to 2009 years. Research articles, 241 physical fitness theses and dissertations, were collected from ProQuest database. Methodology of this study took content analysis to analyize the trends and issues including the research topics, research types, subjects and physical fitness component. In the wake of going through coding, categorizing, description and interpretation, the research findings were generated. Results showed that the topics of physical fitness theses and dissertations mainly focused on “physiology characteristics”, “psychology characteristics”, “program & training”, and “physical activity”. The research type mainly use descriptive approach and experimental approach to conduct their research. The health-related fitness occupied the lion share of physical fitness theses and dissertations, and the researchers pay more attention on cardiorespiratory fitness. Future researchers can delve into the trends and issues on physical fitness journals and other physical fitness researches. 本研究目的為探討美加地區2000至2009體適能博碩士論文研究趨勢。從ProQuest資料庫共蒐集到241篇體適能博碩士論文。透過內容分析法進行研究主題、研究對象、研究類型、體適能內涵等項目之資料統整與分析。結果顯示：研究主題主要集中於「生理特徵」、「心理特徵」、「計畫與訓練」、「身體活動」等主題。描述類與實驗類的研究類型為主要的研究類型。健康體適能為主要的研究趨勢，並且集中於心肺適能。
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».