MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7135450977

Koňské pólo a tréninkový plán koně pro tuto disciplínu

2024· dissertation· cs· W7135450977 sur OpenAlexaboutno aff
Jiří Chyba

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2024
Typedissertation
Languecs
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCzechWork (physics)InternshipQuarter (Canadian coin)State (computer science)Section (typography)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This bachelor's thesis titled "Horse Polo and Horse Training Plan for this discipline" delves into the complex issue of horse polo. This thesis was created using professional literature. The first part is devoted to the history, development, and current state of polo in the world and the Czech Republic. The work summarizes the basic rules and principles of the game. The thesis also covers appropriate horse breeds for polo, their breeding, and concerns regarding injuries. The Argentinian Polo Pony is considered the most suitable breed, but other breeds such as the English Thoroughbred and the Quarter Horse can also be considered. An important aspect of this research is the economic side of acquiring and managing a polo horse in the Czech Republic and Argentina, which includes the balance sheet. The findings reveal that the total annual costs including purchasing a horse are CZK 835,082 in the Czech Republic and CZK 567,935 in Argentina. The final section of the thesis focuses on the training and education of polo horses. This part was based on the experience gained from an internship abroad in Argentina. Generally, it is crucial to start working with young foals and gradually prepare them to be ridden under the saddle, which typically starts at three years of age. The complete training plan is presented in the last chapter of this work.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,312 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDigital Repository (National Repository of Grey Literature)Même sujetVeterinary Equine Medical ResearchTravaux en français237 207