Vlivy na výkon psa ve vrcholových soutěžích agility
Notice bibliographique
Résumé
This bachelor thesis deals with the use of a dog and dog sports. It is concentrated on the dog sport called agility, on the history of this sport and its regulations in the Czech Republic. It mentions races used in agility and their specific characteristics for this kind of dog sport. There were 1266 specimen studied in total, in three size categories. These categories are small, medium and large. and they are determined according to the shoulder height of the dog. For the analysis, the results from the Championships of the Czech Republic in the years 2010 till 2016 were used. The influence of gender, age and race on the final result was determined. On the basis of a detailed study and analysis, it was found out, that the most suitable dogs for participating in these races with the best results are in the category small and medium sheltie (37 %, resp. 23 %) and in the category large border collie (68 %) and belgian shepherd (9 %). Comparing the results in the competitions regarding the gender, bitches were always more succesful than dogs. As for the age, the dogs in the category small between the 5th and 7th year , in the category medium between the 5th and 6th year and in the categoty large between the 4th and 6th year achieved the best results.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».