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Enregistrement W4322745142 · doi:10.56354/jendelainovasi.v6i1.137

PERSPEKTIF MASYARAKAT, PELAJAR, DAN ATLET MENGENAI PENTINGNYA PEREGANGAN

2023· article· id· W4322745142 sur OpenAlexaff
Kiki Alghifari Azfa Priatna, Faqih Hidayat, Nasywa Nurul Fatonah, Muhammad Akmal Syabani, Zidan Muhammad Zulfiqor, Ahmad Fuadin

Notice bibliographique

RevueJurnal Jendela Inovasi Daerah · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini berisi tentang berbagai perspektif dari para partisipan mengenai pentingnya peregangan sebelum berolahraga. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui seberapa pentingnya peregangan bagi para partisipan dan apa saja yang dialami partisipan ketika berolahraga tanpa melakukan peregangan. Penelitian ini menggunkan Metode Penelitian Kuantitatif (Metode Survey) berupa Google Form/angket yang disebarkan melalui sosial media (Whatsapp, Instagram ataupun media sosial lainnya). Masyarakat, pelajar dan atlet yang menjadi objek dalam penelitian ini dengan latar belakang cabang olahraga yang berbeda dan rentan usia partisipan dari 16-35 tahun. Hasilnya mayoritas partisipan dengan persentase 95,2% menganggap bahwa peregangan itu sangat penting. Namun meskipun dianggap sangat penting, tak sedikit dari partisipan yang jarang dan bahkan tidak sama sekali melakukan peregangan sebelum berolahraga. Hasilnya cedera ringan sampai parah tak bisa dihindarkan oleh para partisipan. Selain cedera, para partisipan yang tidak melakukan peregangan juga mengalami ketidaknyamanan saat berolahraga dari mulai otot mudah lelah, mudah mengalami nyeri, otot kaku, detak jantung meningkat dan pernapasan tak teratur. Mayoritas partisipan melakukan peregangan dalam jangka waktu 5-10 menit.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,015

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
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