Efecto general y residual de un programa de entrenamiento multicomponente para adultos mayores. Componentes de la condición física, carga interna y adherencia
Notice bibliographique
Résumé
Comienzo dando estos agradecimientos a Dios, el ser supremo que guía mi fe y mi voluntad para ayudar al prójimo, quien, en los momentos de flaqueza y desesperación, con su infinita misericordia condujo mis pasos hacia el camino correcto.Enteramente agradecida con mis padres Rosa María Mena Nevárez y Carlos Medrano Peña, ellos a pesar de la distancia, siguen siendo el pilar fundamental para poder lograr las metas que me propongo, ellos siempre tuvieron las palabras correctas para aliviar mi cansancio y mejorar mi ánimo, todos mis éxitos se los debo y deberé a ellos.A mis hermanos Carlos Alberto y Verónica Medrano Mena, por ser ese motor que día a día me impulsó a demostrarles lo mejor de mí y que los sueños si se pueden cumplir.Gracias infinitas a mi abuelita Tomasa Nevárez Carrasco, mi inspiración para este gran logro.Mi segunda madre que, con su amor y cariño infinito a lo largo de todos estos años, me ha enseñado a ser respetuosa y servicial con el prójimo.Faltarían las hojas para poder describir la admiración y amor que siento por ella.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».