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Enregistrement W4410003314 · doi:10.32782/spmed.2024.2.243-254

Організація кіберспортивних змагань для військових та ветеранів війни з інвалідністю або обмеженнями повсякденного функціонування

2024· article· uk· W4410003314 sur OpenAlexaboutno aff
Оksana Shynkaruk, Денис Давидов

Notice bibliographique

RevueСпортивна медицина фізична терапія та ерготерапія · 2024
Typearticle
Langueuk
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The organization of esports competitions for military personnel and veterans with disabilities or limitations in daily functioning has significant potential to improve their mental and physical condition, as well as their social integration. The relevance of the study is emphasized by the need to develop new effective rehabilitation methods that can be accessible and attractive to veterans. Objective. To analyze the experience of using esports competitions and events for military personnel and war veterans with disabilities or limitations of daily functioning in foreign countries and to develop an algorithm for their organization and conduct. Methods. Analysis of special scientific literature, comparison, surveys, systematization, and methods of statistical analysis. Results. Esports is increasingly seen as an effective means of rehabilitation for military personnel and war veterans with disabilities. Studies and initiatives in the United States, the United Kingdom, Canada, Australia, and Ukraine show that participation in esports competitions contributes to the physical, cognitive, and social rehabilitation of veterans. Organizations such as the Warrior GMR Foundation, Stack Up, Battle Brothers Gaming, Veterans Gaming Australia, and Rehabilitation through Gaming actively engage veterans in esports events, giving them the opportunity to feel community support and develop new skills. A survey of military personnel and war veterans showed that 49 % of respondents had full access to digital devices under combat conditions, which indicates the active use of modern technologies on the battlefield. However, only 41.8 % of the military personnel regularly or sometimes play computer games to relax and recover from stressful situations, while 58.2 % do not have this opportunity. The majority of respondents (42.4 %) consider computer games to be partially effective in reducing stress. Based on a detailed analysis of foreign and domestic practical experience, an algorithm for organizing and conducting esports competitions for war veterans with disabilities was developed, which will contribute to their rehabilitation, social integration, and skill development. Keywords: esports, competitions, military personnel, war veterans, algorithm, disability, integration.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,007

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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