Programas de financiamento ao atleta: uma perspectiva comparativa entre países
Notice bibliographique
Résumé
From an evidence-based perspective, this study aimed to reflect on the scope of one of Brazil's policies to promote high-performance athletes, the Bolsa-Atleta Program. In order to investigate whether this program can be compared to the largest among its counterparts, exploratory research was conducted on data from the top 11 countries in terms of medal achievements at the 2016 Rio Olympic Games. These countries include the United States (121 medals), China (70 medals), Great Britain (67 medals), Russia (56 medals), Germany (42 medals), France (42 medals), Japan (41 medals), Australia (29 medals), Italy (28 medals), Canada (22 medals), South Korea (21 medals), and Brazil (19 medals). The quantity of medals, rather than the number of gold medals, was chosen as the classification considered by the Brazilian Olympic Committee (COB). Additionally, the methodology proposed by Scheerder, Claes & Willem (2017) was considered to establish comparisons between sports systems of different countries. As observed through the data analysis regarding international programs providing direct public funding to athletes, several similarities were found between these programs and the Brazilian Bolsa-Atleta. The conclusion reached is that it is possible to support such a statement, but it cannot be unequivocally claimed as "the biggest."
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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 | 0,025 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».