Notice bibliographique
Résumé
3. This congress was multidisciplinary with key notes and parallel sections on both life sciences and social sciences. We received communications about physical preparation, physiology, biomechanics, sport medicine, rehabilitation as well as history, sociology, management, psychology, teaching.The following world-class experts gave six key notes presentations:• Milena Parent (Canada) -Governance and legacy of the YOG.• Hans-Christer Holmberg (Sweden) -Biomechanics and physiology in nordic skiing.• Andrew Denning (USA) -History of the human-environment relationships in the Alps through the sport of skiing.• Erich E. Muller (Austria) -Biomechanics and prevention of injuries in alpine Skiing.• Oyvind Sandbakk (Norway) -Norwegian success in winter sports. Despite that the research topic was multidisciplinary in line with the content of the congress, only articles in exercise physiology, biomechanics and nutrition are published. years old -physiological characteristic (i.e., high total haemoglobin mass expressed in g/kg) is a relevant predictor of success at senior level in endurance sports as cross-country ski or triathlon.Finally, this research topic includes three reviews (compression garments, injuries and nutritional considerations) relevant to all winter sports:
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,030 |
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 ».