Scoping review of literature and systematic search of web-based resources: parasport classification instructions, experiences, and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
While classification is essential to parasport, members of the Paralympic Movement commonly report having limited access to information on the topic. Despite increased academic interest in recent years, the total body of research on classification has not yet been mapped or documented. To assess the breadth of literature on classification, we conducted a scoping review following the protocol set forth by Arksey and O’Malley (Citation2005). Additionally, we completed a six-step systematic online search as outlined by Stansfield et al. (Citation2016) to document the type and quality of information on classification available outside bibliographic databases. The most frequent topics discussed in the literature were (a) coach/classifier roles during classification, (b) athletes’ perspectives on classification, and (c) the influence of classification on athletes’ participation (e.g. on social dynamics, athlete development). Webpages reviewed were of relatively low quality, with <50% reporting authorship, references, or a statement of disclosure. Webpages reviewed were primarily produced by national/international sport organizations and provided more professional (i.e. technical) information on classification than inter-/intrapersonal information or instruction. This review provides insight into the type and quality of classification knowledge available to parasport participants and may inform future research and practice related to parasport at all levels.
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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 | 0,090 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,077 | 0,054 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».