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Enregistrement W4323662866 · doi:10.3389/fphys.2023.1177745

Editorial: Rising stars in exercise physiology

2023· editorial· en· W4323662866 sur OpenAlexafffund
David C. Andrade, Luca Paolo Ardigò, Céline Aguer, Anthony S. Leicht

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitut du Savoir MontfortMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloSociété Francophone du Diabète
Mots-clésExercise physiologyPhysiologyMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical exercise has been recognized as essential for human health and evolution for thousands of 30 years, beginning with ancient cultures. Hippocrates, Plato, Aristotle, and the Roman physician Galen 31 were the earliest-recorded and most well-known promoters of the beneficial effects of physical 32 exercise. Since these times, several dedicated laboratories worldwide have been established, with many 33 researchers conducting numerous investigations related to exercise physiology; nevertheless, a 34 cornerstone of all laboratories is the development of new and novel researchers. These talented and 35 emerging researchers are necessary for our understanding of exercise physiology to reach where we 36 are today (and where we will be in the future). Given the evolution of exercise physiology, the field 37 has incorporated a range of basic to applied scientific investigations, as well as a range of end-users 38 (e.g., researchers, athletes, coaches, physiologists, and clinical/public health professionals) who will 39 benefit from these new advances in exercise physiology. 40 Accordingly, we were delighted to develop a special issue called "Rising Stars in Exercise Physiology" 41 to showcase the work of these emerging researchers. The current special issue has highlighted the work of "rising stars" within the exercise physiology field 99 whom their peers nominated. The continued support of these, and other emerging researchers, will 100 ensure that the future of exercise physiology is advanced for improved performance and health. We 101 look forward to the future advancement of the exercise physiology field. 102

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0140,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,020

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreÉditorial

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'admission2
Résumé présentoui

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