Does Producing Scientific Articles Lead to Paralympic Podiums?
Notice bibliographique
Résumé
The Olympic/Paralympic Games are world events that promote countries and their participants, and more particularly, those winning medals. The potential link between a country’s scientific productivity and its podium wins remains unknown for the Paralympic Games. This study aimed to (1) quantify the link between the production of Paralympic scientific articles and the medals won by countries during Summer/Winter Paralympic Games between 2012 and 2022, and (2) select the five most important articles published for all Paralympic sports. A bibliographic search of the Web of Science, PubMed, and Google Scholar databases was conducted. From the 1351 articles identified, 525 fulfilled the inclusion/exclusion criteria. The results showed a greater (7x) production of scientific articles relating to the Summer Paralympics compared to those relating to the Winter Paralympics. For the Summer Paralympics, there was a strong correlation (r = 0.79) between the number of medals and the number of scientific articles produced by a given country, while a low correlation (r = 0.12) was observed for the Winter Paralympics. Biomechanics-related articles represent almost 50% of the overall Paralympic publications. In conclusion, there is a strong link between scientific productivity and the number of medals won for the 2012–2022 Paralympic Games. Parasport Federations are strongly encouraged to promote the publication of more Paralympic research articles.
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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 | 0,035 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».