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Enregistrement W4386802903 · doi:10.23977/jaip.2023.060606

Research on the Dilemma and Paths of Developing Smart Sports Parks in Cold Areas from the Perspective of Big Data

2023· article· en· W4386802903 sur OpenAlex
Di Jiang, Zhenjun Xu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Intelligence Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnvironmental Engineering and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPeople's Government of Jilin Province
Mots-clésDilemmaPerspective (graphical)Plan (archaeology)Big dataModernization theoryChinaBusinessPrincipal (computer security)MarketingComputer scienceKnowledge managementArchitectural engineeringEngineering managementEngineeringComputer securityPolitical scienceEconomicsGeographyEconomic growthArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article uses literature method, logical analysis method and other research methods to clarify the concept of China's cold city smart sports park under the perspective of big data information technology, explore the obstacles and paths of wisdom development, create a digital management platform for national fitness, and promote the modernization of cold city sports park management. At the same time, this paper can also meet the multi-level fitness demands of the fitness public and give them high-quality fitness services. Development barriers are as follows: lack of norms for construction standards, immaturity of the platform wisdom functions are missing, sports software has security risks, lack of sports composite talents, and imbalance between supply and demand. The development paths are as follows: to develop a smart sports park plan for cold cities; to build a big data management platform for sports parks; to revitalize composite human resources; to optimize intellectual support, and to meet the diversified fitness needs of gym-goers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,150 · 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