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Enregistrement W4283450449 · doi:10.26522/jess.v4i.3773

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2022· article· en· W4283450449 sur OpenAlexaffvenue
Brittany Reid

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Sport Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports, Gender, and Society
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityField (mathematics)Mathematics educationWork (physics)PedagogySociologyEngineering ethicsPsychologyEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although stories about sport were written as early as the Olympian Odes of Ancient Greece, the genre and academic study of sport literature is still in its relative nascence. But although sport lit- erature courses have only been taught at postsecondary institutions for the last forty years, their remarkable popularity and potential for interdisciplinary study have made them a fixture at many academic institutions. As a sport literature instructor, I have honed my own best practices for teaching sport literature, developed in response to the unique challenges and opportunities as- sociated with this area of study. This commentary discusses the evolving field of sport literature, in terms of teaching and learning practices. By illuminating key areas of consideration, includ- ing definitions, objects of study, and teacher-student expectations, I outline how sport literature can provide students and instructors with a more open, progressive, and mutable model that car- ries forward into their work. Ultimately then, this commentary explores the unique potential of teaching sport literature and finding new and positive approaches for teachers across disciplines.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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