Notice bibliographique
Résumé
strikes at a critical time. And infections are most common immediately before or after high-level competition. Diffl am throat spray was tested as a way to pre-vent upper respiratory symptoms in asso-ciation with a half-marathon race3 (see page 127). Economics in sports and exercise medicine – here to stay! A Canadian systematic review (on which I am an author) has already been tabled in the New Zealand parliament as sensi-ble folks tried to help Prime Minister John Key make a quality decision. The issue was to keep funding exercise classes, which save the nation money by reduc-ing fall-related injuries in seniors4 (see page 80). The days of anyone arguing that that health economics is not sports medicine are patently over. Ask the Australasian College of Sports Physicians as they negotiate with the Rudd gov-ernment to fund their specialty – a spe-cialty that has the potential to limit the economic burden of physical inactivity. Physical inactivity costs the US over $1 trillion annually; clearly exercise is medi-cine – and good value at that. Conference preview – book now for AMSSM in Cancun! Sign up to be a part of AMSSM’s excel-lent conference in Cancun, in Mexico’s Mayan Riviera. Your family will love you for that! At this friendly and value-packed conference you will hear the latest from
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,454 | 0,364 |
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 ».