InTrack project ˗ Theoretical framework, design, and methods: A study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Sports performance is the result of a complex interaction between individual and environmental factors. The purpose of this paper is to explain the methods used in the InTrack Project, a cross-sectional and cross-cultural project developed to investigate the variance in the performance of runners from different countries and to understand whether the differences in the performance can be explained by micro-level (athletes characteristics and proximal environment), meso-level (the distal environment that plays a relevant role on the relationships established at micro-level), and the macro-level (environmental features that shape countries characteristics). The sample will be comprised of runners, of both sexes, from four countries. Data collection will be performed in two steps: i) Individual information and ii) Country-level information. At the individual level, data will be obtained from an online survey. At the country level, characteristics data will be obtained from the secondary data available (demographic, social, and economic variables). Statistical procedures expected to be used include multilevel analysis, latent class analysis, addictive and multiplicative interaction in regression models. This wealth of information is of relevance to fill gaps regarding the existence of variables to connect different levels of information, and to provide scientific support about environmental characteristics important to predict runners' performance within and between countries.
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 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 | 0,078 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,017 |
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 ».