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Enregistrement W4320499891 · doi:10.2991/978-94-6463-098-5_153

The Strategies of Pittsburgh Pirates Club Analysis

2023· book-chapter· en· W4320499891 sur OpenAlexaff
Li Yiwen

Notice bibliographique

RevueAdvances in economics, business and management research/Advances in Economics, Business and Management Research · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmerican Sports and Literature
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClubHistoryCriminologyPolitical sciencePsychologyMedicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pittsburgh Pirates have one of the lowest baseball payrolls, with the management being given only a $15 million budget in 2013 to bring in more baseball talent.Between the years 2007 and 2008, The Pittsburgh Pirates made about $29.4 million which is recorded in the financial statement documents.Even though some clubs disagree vehemently on the fact, it has become evident that Pittsburgh has spent relatively less time compared to its opponents and also evidently in the won-loss records posted.The trend shows that the team has been gaining regardless of the losses that it has been recording which still raises the question of 'does the team lose to gain more revenue' and in case the team decided to be winning, would it gain more or it would lose its consistent track of increasing trend of the revenue.Pittsburgh Pirates have utilized a skill that hasn't been used to measure the capability of players before -the Pirates used pitch-framing data to identify catchers with this skill, Framing refers to the method in which the pitched ball is received from the pitcher for presenting the pitch to the umpire in an increasing likelihood manner; hence the pitch ball being called a strike.Some of the top catchers of the team include Ralph Kiner, Honus Wagner, Willie Stargell, and Pie Traynor.The team is known to have low payments to the players and employees to save more money.

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)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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