SWOT ANALYSIS OF THE INDONESIAN MEN'S NATIONAL FUTSAL TEAM MATCH IN THE 2022 ASIAN CUP QUARTER-FINAL MATC
Notice bibliographique
Résumé
The use of the SWOT (strength, weakness, opportunity, and threats) method is important in analyzing the factors that can cause failure. This method focuses on identifying the strengths, weaknesses, opportunities and threats of the Indonesian Futsal National Team in the quarter-finals of the 2022 Asian Cup. The methodology used is descriptive qualitative research which describes everything that happens in the video matches. Sources of information come from four licensed trainers. Data collection methods involve (1) interviews, (2) observation, (3) documentation. The research findings include, (1) strength includes: having a good attacking strategy, transitioning from offensive to defend or from defending to offensive that is compact, due to having good physical health, and also being accompanied by a competent coach when reading the character of the opponent's game and making decisions while the game is running. (2) Weaknesses include: lack of flying hours in the international arena, and also lowering the rhythm of the defend tempo to half the court after scoring the first goal so that the opposing team can dominate the match. (3) opportunity includes: the Indonesian team has a fifty-fifty chance when competing in the quarter-finals, with the mental support of the players 20% -30% will be maintained, but loses the moment in the last second which ends up losing the match. (4) threats include: threats received by the Indonesian team in terms of tactics are still losing because they still cannot escape from the opponent.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».