Análisis de las publicaciones cientÃficas sobre olimpismo hasta 1996: materias, evolución, idiomas y tipos de publicación
Notice bibliographique
Résumé
Analizamos las publicaciones científicas sobre Juegos Olímpicos para establecer la singularidad de sus características en relación a las materias de estudio, volumen, nivel, evolución, idiomas y tipos. Utilizamos la base de datos SPORT, de la Asociación Internacional de Información Deportiva (IASI) y del Canadian Sport Information Resource Centre (SIRC). Este análisis nos permite establecer diferencias entre las ciencias aplicadas al estudio del olimpismo y de las ciencias del deporte en general. Sorprende, en primer lugar, que el la década de 1970, el número de trabajos científicos se incrementa 16,7 veces. Es el mayor incremento entre décadas. Sin embargo el nivel es más bajo que previamente. El volumen de publicaciones mayor, con respecto al olimpismo lo presentan las materias de Administración, Historia, Asociaciones y Comités, Instalaciones deportivas, Biografías, Filosofía, Política y Medios de comunicación; aunque las materias más específicas del olimpismo son Asociaciones y Comités, Cultura, Política, Medios de comunicación, Filosofía, Economía y Administración. Hasta 1996, los Juegos a los que se había dedicado el mayor número de publicaciones fueron los de Calgary (Juegos de Invierno de 1988), con el 12 % del total de las publicaciones sobre olimpismo. Le seguían Montreal (1976), Moscú (1980) y Barcelona (1992). De entre los Juegos anteriores a 1970, son objeto de mayor número de publicaciones los de Berlín de 1936, Atenas 1896, México 1968, Los Ángeles 1932.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».