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Enregistrement W4414497334 · doi:10.53897/li.2025.0026.ucol

Mundiales de Futbol Varonil 2022 y Femenil 2023

2025· book· es· W4414497334 sur OpenAlexaff
Eloy Altuve Mejía, Rita Lorena Arambuena, Heloísa Helena Baldy dos Reis, Felipe Andrés Bernal Sandoval, Héctor Adolfo Bernal Sandoval, María Claudia Benassini Félix, María del Rosario Bringas Benavides, Oswaldo Ceballos Gurrola, Alejandra Chávez Ramírez, Javier Arturo Hall López, Gloria Janett Hernández Blancas, David Ibarrola, Miguel Ángel Moreno Hidalgo, Roberto López Urbano, Samantha Medina Villanueva, Francisco Javier Mendoza-Farias, Rocío Abril Morales Loya, Jorge Rosendo Negroe Álvarez, Paulina Yesica Ochoa Martínez, Felipe Tavares Paes Lopes, Alan Emmanuel Pérez Barajas, Angélica Yedit Prado Rebolledo, Luis Alberto Rivera, Omar Rivera, Luis Tomás Rodénas Cuenca, Miguel Muñoz Bautista, Ciria Margarita Salazar, J. Arenas, Cristina Cañadas Monroy, Beatriz Elena. Compiladora López Vélez, Daniel Zambaglione, Mariana Zuaneti Martins

Notice bibliographique

RevueUniversidad de Colima eBooks · 2025
Typebook
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSports and Physical Education Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballFootballPromotion (chess)Race (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El libro “Mundiales de futbol varonil 2022 y femenil 2023: Transversalidades y conocimientos multidisciplinares” presenta una visión profunda y crítica sobre el impacto social, cultural, económico y educativo de los dos eventos futbolísticos más importantes de la industria del entretenimiento con atención mundial. Las plumas que han coincidido en esta compilación de diversas latitudes de América Latina y México destacan la relevancia de analizar estos torneos más allá del simple espectáculo deportivo, invitando a reflexionar sobre el futbol como un fenómeno que teje identidades, moviliza pasiones y refleja las estructuras y luchas sociales contemporáneas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,294 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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