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Enregistrement W4408636235 · doi:10.52165/sgj.9.3.223-224

EDITORIAL

2017· editorial· en· W4408636235 sur OpenAlexaboutno aff
Ivan Čuk

Notice bibliographique

RevueScience of Gymnastics Journal · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear friends, In Montreal, the World Championships in artistic gymnastics have just ended. We saw some excellent gymnastics and, unfortunately, also some injuries of most decorated gymnasts (Uchimura, Japan, and Iordache, Romania). We are still looking forward to an upgrade in the quality of gymnastics and improvements in the health status of our athletes. Hence, dear fellow researchers, please do further research projects to improve our gymnastics! With your creative work we have published 153 original articles so far and hope that they have improved our practice. On our Editorial Board we have a new member, Thomas Heinen, Ph.D., from Germany. In the last years he has regularly collaborated with the Journal by contributing many articles, mostly related to motor learning and motor control. Welcome aboard, Thomas! The first article in the current issue is about Aljaž Pegan, a high bar specialist and a gymnastics senior. Andrej Kunčič and Jože Mešl (Aljaž Pegan’s coach) prepared an analysis of variations in Pegan’s long-lasting career. The article is partly a historical overview and partly an overview of the training theory. It answers the question how to stay on top despite changes in the Code of Points. The second article comes from authors from three countries: Almir Atiković of Bosnia and Herzegovina, Sunčica Delaš Kalinski of Croatia and Ivan Čuk of Slovenia. We explored the age trends in artistic gymnastics from 2003 up to 2016. Dr Bruno Grandi, former FIG President, can be proud of his work as gymnasts’ age is on the increase. The third article is from Linda Hennig from Germany with focus on mental representations in the evaluation of gymnastics skills in students of physical education. It brings an interesting perspective on motor learning. The fourth article is from Iranian researchers Ramin Beyranvand, Rahim Mirnasouri, Saeid Mollahoseini and Sadegh Mostofi who looked into the functional stability of rounded shoulder in gymnasts and non-gymnasts. It provides another proof that we need to plan training loads carefully. The fifth article comes from Greece; authors George Dallas Alexandros Mavidis, Costas Dallas, Sotris Papouliakos compare postural stability and effects of ankle sprain injuries between male and female gymnasts. Perhaps it would be a good idea that male gymnasts do some conditioning on the beam as well as females? The last article comes from Germany. Katja Ferger and Michel Hackbarth developed a new system to evaluate the time and place of take-off/touch-down on the trampoline. It is something new and requires knowledge of technology, acrobatics, judging and science to fulfil the competition evaluation requests. Their device could make judging much better in the sense of validity, reliability, objectivity and discrimination. Anton Gajdoš prepared a new contribution to the history of gymnastics, refreshing our memory on Juriv Titov, former FIG President. Just to remind you, if you quote the Journal: its abbreviation on the Web of Knowledge is SCI GYMN J. I wish you pleasant reading and a lot of inspiration for new research projects and articles. Ivan Čuk, Editor-in-Chief

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1620,117

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2017
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