They have a league of their own, should they play in it?
Notice bibliographique
Résumé
Guest: Toronto Star columnist Dave FeschuckBetween the professional hockey leagues, a new professional soccer league and the new franchise in the professional basketball league, women's sports is flourishing in Toronto. Girls sports too - especially hockey, where enrolment of young girls is single-handedly driving growth in the sport. Today's girls, at the elite level, face future prospects their grandmothers could only have dreamed of, but that also means they face a choice: should they continue to play on teams with boys, in leagues dominated by boys? Or should they take advantage of the many girls leagues Ontario has to offer.Dave Feschuk and Kerry Gillespie recently wrote about that issue for the Star, and Feschuk joins host Edward Keenan (coach of a girls hockey team) to discuss the factors involved in making that choice, including where the strongest competition is, the potential value of playing with body contact, the social dimensions of the sport, and the avenues that exist to national or college teams.PLUS: Special guest Irene Keenan, the host's 16-year-old daughter, talks about her own experience playing alongside boys and in all-girls environments as both a hockey and baseball player.This episode was produced by Julia De Laurentiis Johnston, Ed Keenan and Paulo Marques.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».