A Comparative Benchmark Analysis of Recreation Programs in Türkiye, the United States, and Canada Using a ChatGPT-Based Interview Approach
Notice bibliographique
Résumé
ChatGPT has established a significant position among large language models (LLMs) and has become widely utilized by both users and researchers. While the number of studies on ChatGPT's applications, particularly in fields such as education and tourism, is steadily increasing in the literature, research on its use in recreation remains notably limited. Moreover, no studies have benchmarked recreation programs against those in developed countries. Accordingly, this study aims to benchmark recreation programs in Türkiye, the United States, and Canada by comparing admission requirements, program curricula, graduate competencies, and employment conditions. Furthermore, it seeks to provide a future-oriented projection and propose a certification program tailored for Türkiye. Employing an interview technique facilitated through ChatGPT, the study’s findings highlight differences in student admissions, curricula, graduate competencies, and employment prospects across recreation programs in Türkiye, the United States, and Canada. Based on these differences, the study presents recommendations for the field of recreation in Türkiye, a ten-year projection, and a proposed certification program. The research offers both theoretical insights and practical implications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».