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Enregistrement W4390863339 · doi:10.35159/kjss.2023.12.32.6.303

A comparative analysis study of overseas advanced cases on ski instructor training programs and evaluations: Focusing on Canada

2023· article· en· W4390863339 sur OpenAlexaboutno aff
Hwang-Woon Moon, Hyo-Rim Kim, Myung-Seok Seo, Ze-One Kim

Notice bibliographique

RevueKorean Journal of Sports Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Safety, and Science Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumOrder (exchange)Training (meteorology)Medical educationContent analysisEngineeringPolitical sciencePsychologyPedagogyBusinessSociologyGeographyMedicineSocial scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose This study compared the ski instructor education system of Canada, known as an advanced country in overseas skiing, to strengthen the capabilities and cultivate leadership of domestic ski instructors. Accordingly, the purpose of the study is to derive implications for the curriculum, content, and evaluation of domestic ski instructors. This study analyzed data using a literature analysis method. In order to select cases for study in this study, Canada&quots ski instructor system was set as an advanced example based on countries that have consistently maintained winning records in various world competitions. Canada&quots ski instructor curriculum, content, and evaluation were set as a unit of analysis to collect data and conduct content analysis. As a result of the study, there is no pre-certification education program in the domestic ski instructor training program, and the qualification system is implemented through written experiments and practical ability tests. Accordingly, it is believed that if new field-centered ski instructor education programs and certification contents are developed and managed through the Canadian ski instructor qualification system, the ski participation population will increase and the educational capabilities of ski instructors will be improved.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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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