Notice bibliographique
Résumé
This article seeks to inform plans of the building of infrastructure for the balanced development of winter sports. This study was conducted in the following four phases: first, 7 sports of the 15 winter sports were selected and as of 2010, the present condition of registered athletes, national athletes, reserved athletes coaches, athletic performance, facilities and finance in the 7 sports was investigated; second, a total of348 experts involved in sport were surveyed in order to acquire a wide range of knowledge and data relating to the development of winter sports; third, cases of programs relevant to the development of winter sports in Canada and the United States were examined; and fourth, seven different plans of the building of infrastructure for the balanced development of winter sports drawn from the above three phases of the study are as follows: first, a successful bid and hosting of the 2018 Pyeongchang Winter Olympics; second, the creation of an integrated exclusiveagency for winter sports; third, the establishment of an integrated information service for winter sports; fourth, the development and spread of winter e-sports and u-sports; fifth, the expansion of the voucher service of winter sports (i.e. Dream program inand outside the country); six, the construction of an innovative winter elite sports system: the normalization of winter school sports; and seventh, the security of a stable financial base: Alpensia Resort vs. Everland.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».