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Enregistrement W3197721085

‘Journal of the International Society of Biomechanics in Sports(ISBS)’의 연구동향 분석

2012· article· ko· W3197721085 sur OpenAlexaboutno aff
유혜숙, 최인애

Notice bibliographique

Revue한국스포츠학회지 · 2012
Typearticle
Langueko
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSports biomechanicsSports scienceElitePhysical educationCricketPsychologyEngineeringMathematics educationPolitical scienceSimulationPoliticsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to provide academic information on research methods and tasks which researchers in sport biomechanics should carry out so as to improve the quality of research on sport biomechanics. For this purpose, 242 articles published on ISBS from 2002 to 2012 were reviewed with a focus on topics, authors, subjects of research, and research methods in terms of an analysis of research trend. The summarized results are as follows: First, The result of the analysis of research topics is that Applied Research-② is the most frequently showed, followed by Applied Research-③, Basic Research-③, Applied Research-①, Basic Research-②, Applied Research-④, Basic Research-①. Second, The result of the analysis of the number of research participates is that 30.6% three, 26.0% two, 21.9% four, 9.5% five, 7.4% single and 4.5% six or more were indicated. For related to concentration of the authors focusing related field 31.4% physical sciences, 25.2% sport biomechanics, 13.2% physical education, 7.4% sports associations/ institute, 2.9% physics, 2.1% engineering, 1.2% biology, 1.2% neuroscience were indicated. Also, The nationalities of the leading authors, 27.7% USA, 19.0 Australia, 14.0 UK, 7.9% Japan, 5.4% Canada, 5.4% New Zealand were indicated. Third, The result of the analysis of research subjects is that 61.3% males, 29.5% both sexes and 9.2% females were indicated. The most frequently selected sports forms were elite sport. Most chosen games were athletics, gymnastics, soccer, cricket, tennis, baseball, swimming, and rowing, sequentially. Fourth, The result of the analysis of research method is that 54.5% cases Image analysis, 15.3% cases force platform, 11.5% cases measurement, 10.1% cases qualitative research, 3.1% cases EMG.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,011

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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