If nothing changes, nothing changes: exploring doing classification differently
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: The aim of this research was to consider how to deliver athlete classification differently, including the use of remote technologies. Commonwealth Games Federation (CGF) utilizes a value-driven approach to sport, in part, through the integration of Para and mainstream sport. Data from 20 years of integrated Commonwealth Games (CG) reveal limited participation in Para sports from developing CW nations, and access to athlete classification was identified as a key hindrance.Methodological approach: Using a participatory approach (PARS), the research involved multiple stages; evaluation of classification capacity in the Americas and the Caribbean (A&C), Classifiers to develop sport-specific process models, and trials across five para-sports. Qualitative evaluation involved interviews, surveys, and focus groups.Findings: Analysis indicated strong support from Classifiers and athletes regarding increased access to classification, via remote technologies. Athletes/coaches indicated that access to classification through this project was a catalyst to ‘get started’ in their sport and informed training. Participants identified the value of saved time, travel, and funds, by accessing classification remotely.Future implications: Confirmation of classifications provided to participants is on-going as is robust knowledge translation. Discussions with sport governing bodies continue regarding the potential of remote classification to drive para/Para development and participation globally, initially at youth and non-elite sporting events.Research contributions: The imperative of both stable secure internet and on-site Medical Personnel, provides new and important sport management information. The checklist of mandatory elements for remote classification is original and provides a detailed framework for future scholarly work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».