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Enregistrement W4417483542 · doi:10.52928/2070-1640-2025-44-2-32-37

INFLUENCE OF ENVIRONMENTAL FACTORS ON PEDAGOGICAL ASPECTS OF THE ACTIVE LIFEOF HIGHLY QUALIFIED ATHLETES

2025· article· W4417483542 sur OpenAlexaff
M. M. Krutalevich, A. M. Shakhlay, A. KOTLOVSKY

Notice bibliographique

RevueHerald of Polotsk State University Series E Pedagogical sciences · 2025
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Training Studies
Établissements canadiensMinistry of Tourism, Sport and the Arts
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMartial artsTraining (meteorology)Natural (archaeology)QuestionnaireOrder (exchange)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of environmental factors on physical education and sports has not lost its relevance. In order for the educational and training process to be carried out taking into account the real natural situation, we studied the opinion of highly qualified athletes on the influence of the surrounding natural environment on the effectiveness of their activities in the educational and training, pre-competition and competitive periods, analyzed and summarized information on the identified problem in existing literary sources. The questionnaire we developed with questions that have an ecologically oriented focus was offered to highly qualified athletes to study their opinion. The results of the questionnaire survey of members of the national teams of the Republic of Belarus in martial arts on their attitude to environmental factors at various stages of sports training revealed that the most favorable for the respondents are educational and training sessions in suburban sports complexes compared to city ones. The effectiveness of natural factors affecting highly qualified athletes during the period of active physical training has been established. It has been revealed that a favorable ecological environment contributes to the achievement of high sports results and is a prerequisite for the successful activity of athletes.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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