Notice bibliographique
Résumé
Over the last several years, we have seen an increasing recognition that many sporting activities now present the possibility of adverse health outcomes that sit well at odds with any idea of population fitness and wellbeing. As a matter of fact, the discourse regarding the implications for a number of contact sports, in particular the costs and possible trade-offs regarding neurological function and deficit, is now prevalent in terms of the wider media and academic fields. Whilst much emerging evidence and testimonies from athletes, sports people, and their loved ones outlines the damage and consequences that are immediately or longitudinally being experienced (with corresponding lessening of quality of life, or increased mortality risks), there is still an appetite for ‘dangerous’ (i.e. combat, contact, and adventure) or ‘risky’ sports, both in terms of participation and consumption. In this commentary, because of the emerging evidence demonstrating that some sports directly lead to an accelerated development of neurodegenerative syndromes, we argue that a more robust classification system should be used to create a distinction from the largely undefined categorisation of ‘dangerous’ sports, and propose an outline for what we see as ‘hazardous’ sports to reclassify those whose very rules, remit, and objectives present an identifiable risk of harm.
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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 | 0,021 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».