FEATURES Academic Comparison of Athletes And Non-Athletes in a Rural
Notice bibliographique
Résumé
This study compares academic performance, behavior, and commitment of basketball and volleyball athletes and non-athletes in a rural Canadian high school. It compares mid-term and final grades in each school discipline; visits to an administrator for disciplinary visits; and demerit points for improper behavior; and estimates the mean weekly time commitment for athletes in each sport. The study provides sup-port for the benefits of athletic programs at the high school level. any believe that athletics in school is contrary to values that pro-/ / mote learning and academic performance. Carlson (1993) Mdescribes an urban high school noted for producing civic, educa-tional, and business leaders. As the school rose to prominence in athletics, it declined in academic performance. Instead of graduating and boasting of strong community and business leaders, the school now boasts of students who have been drafted and play in professional sports. Other studies found conflicting results. Haynes (1990) cites a study of 58,000 high school juniors and seniors that found athletes were general-ly better students except for the two &dquo;big&dquo; sports, football and basketball. Maloney and McCormick (1993) support the finding that athletes in revenue sports do not, on average, perform as well in the classroom as their non-athlete peers. Athletes in the non-revenue sports had no difference in grades with non-athletes. Hood, Craig, and Ferguson (1992) reported that
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».