MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7062878387

Vlivy na výkon psa ve vrcholových soutěžích agility

2018· dissertation· en· W7062878387 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Analysis in Power Transmission
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCzechBachelorRace (biology)Labrador Retriever
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,007

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDigital Repository (National Repository of Grey Literature)Même sujetThermal Analysis in Power TransmissionTravaux en français237 207