Relatório de Estágio Curricular – Ginásio Clube Bem-Estar (Guarda)
Notice bibliographique
Résumé
O Ginásio Clube Bem-Estar – proporcionou-me experiências no treino, nas várias modalidades de academia (tais como “Jump®”, Body pump®” “Zumba®” “Body Balance®”e “CX®”), desde da adaptação á musculação á melhoria da performance, isto só foi possível devido ao fato de ter lidado com praticantes com diferentes objectivos para a pratica desportiva, sendo alguns deles o treino para a saúde e bem estar, através das aulas de grupo e treinos funcionais, á hipertrofia muscular. Assim aprendi qual o melhor plano e a estratégia a aplicar em cada um, não só pelas capacidades físicas mas também mentais. Pois a capacidade mental por vezes e mais importante que a física é a que nos faz desistir ou permanecer num objectivo. Um ginásio já não é só o culto do corpo mas também o culto da mente. Na primeira parte deste documento contextualizo o local onde realizei o meu estágio, mais propriamente, na cidade da Guarda. Faço uma breve síntese da história do Ginásio Clube Bem-Estar. Posteriormente, numa outra parte descrevo as atividades de estágio. Por último, a parte da revisão bibliográfica onde aprofundo as técnicas do Crossfit.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,012 |
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 ».