Running Performance Variability among Runners from Different Brazilian States: A Multilevel Approach
Notice bibliographique
Résumé
The ecological model theory highlights that human development (or a given behavior) is the result of the interaction of variables derived from different levels, comprising those directly related to the subjects and those related to the environment. Given that, the purpose of this study is to establish whether runners’ performance may vary among different Brazilian states, as the factors associated with this difference. The sample comprised 1151 Brazilian runners (61.8% men) that completed an online questionnaire, providing information about biological (sex, age, height, and weight), training (running pace, frequency and volume/week, and motivation), sociodemographic (place of residence and wage) aspects, and perceptions about the environmental influences on the practice. Information about state variables was obtained from official institutes, and comprised the human development index (HDI), athletics events, and violence index. Multilevel analysis was conducted in HLM software. State-level characteristics explained ≈3% of the total variance in running performance. Of the total variance explained for the individual level, 56.4% was associated with male sex (β = −54.98; p < 0.001), age (β = 1.09; p < 0.001), body mass index (β = 6.86; p < 0.001), economic status (β = 6.23; p = 0.003), the perception of the natural environment (β = 7.58; p = 0.02), training frequency (β = −16.64; p < 0.001), and weekly volume (β = −0.30; p < 0.001). At the state level, only athletics events presented a positive and significant influence on performance. There is a significant role of the environment on the explanation of running performance variability, and given the diversity across states, environmental variables should not be neglected, as they are relevant to the exploration of other variables possibly related to running performance.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».