The Development of Sustainable Training for Youth Dancesport in China
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to study factors related to sustainable training for youth dancesport in China. The second aim is to study mediating roles of motivation to learn and expectation fulfillment with sustainable training for youth dancesport in China. The third aim of the study is to improve sustainable training for youth dancesports in China. The fourth aim is to study and provide long-term training for youth dancesport training in China. This study examines the youth dancesports training market in the training service industry. The 346 teachers from 10 dancesport training institutions in 8 cities in China were selected as the sample size. Data collection using questionnaires and interviews was designed according to reliability and validity, mean, standard deviation, factor analysis, and Structural Equation Model (SEM). The research found that learning motivation has a positive effect on transfer motivation and training migration, expectation fulfillment has a positive effect on motivation transfer and training migration. Transfer motivation and training migration have a positive effect on the sustainability of dance training. Transfer motivation mediates the sustainability of learning motivation on dance training. Training migration mediates the sustainability of expectancy realization of dance training. For the mediating roles, training transfer has a mediating role in learning motivation on the sustainable development of dance training satisfaction. Transfer motivation has a mediating role in expectations to achieve the sustainable development of satisfaction with dance training. Training transfer is expected to mediate the sustainable development of dance training satisfaction. The study showed SDGs impacted the degree of Chinese youth’s sustainable dancesport training on sustainable development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».