‘Journal of the International Society of Biomechanics in Sports(ISBS)’의 연구동향 분석
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 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 ».