TINGKAT ERROR PETENIS PUTRA YANG MENGIKUTI \nKEJUARAAN NASIONAL TENIS JUNIOR \nNEW ARMADA CUP XX TAHUN 2016
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar tingkat error \npetenis putra yang mengikuti kejuaraan nasional tenis junior new armada cup XX \ntahun 2016. \nMetode penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif. Populasi \npenelitian adalah atlet tenis lapangan putra yang bertanding dalam Kejuaraan \nNasional Tenis Junior New Armada Cup XX tahun 2016. Sampel penelitian \nadalah atlet Kelompok Umur 16 tahun putra pada quarter final, semi final dan \nfinal. Seluruh data penelitian diperoleh melalui observasi dengan menggunakan \nUnforced Error Analysis Sheet. Teknik analisis data yang digunakan adalah \nanalisis statistik deskriptif persentase. \nHasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat error petenis putra yang \nmengikuti Kejuaraan Nasional Tenis Junior New Armada Cup XX tahun 2016 \npada permainan tunggal jumlah persentase error smash 3.85%, groundstroke \n53.62%, Volley 20.40% dan service 22,13%. Sedangkan untuk permainan ganda \njumlah persentase error smash 2.93%, groundstroke 31.31%, volley 40.06% dan \nservice 25.69%.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».