A model for return to training and competition during ongoing pandemic concerns
Notice bibliographique
Résumé
In the wake of a novel Coronavirus, the sports world reeled from the realization that a pandemic of this magnitude had not been seen in more than a century. Reducing the transmission would require physical distancing to such a degree that it would necessitate the suspension of all sporting activities. The multidimensional health effects due to COVID-19 will be far more severe and prolonged if athletes cannot engage in sport at all. Most coaches are concerned with strength and conditioning maintenance as well as technical skill development in response to changes in the sport. Bringing athletes together to train while adhering to government-mandated protective measures, such as facemask use and physical distancing, proved to be a herculean task. The challenge for all sports is how to train in the setting of the new physical distancing required for a healthy community. Sail Canada ran a nine-day training camp and regatta utilizing the knowledge of a team of medical experts to adhere to the government-mandated restrictions without significantly compromising the athletic preparation. The event was a great success and could stand as a model for other sports to maintain training while still protecting the health and wellness of athletes, coaches, and officials.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,008 |
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 ».