MOTIVOS QUE LEVAM OS SKATISTAS A PRÁTICA DO ESPORTE: UM ESTUDO COMPARATIVO ENTRE OS ESTADOS DO PARANÁ E RIO GRANDE DO SUL
Bibliographic record
Abstract
Os esportes de aventura estão em expansão nos segmentos de lazer, educação, aprendizagem e treinamento, praticados cada vez mais por crianças, adolescentes e adultos. O skate é um dos esportes em desenvolvimento, tornando-se no Brasil o segundo maior em número de praticantes, movimentando uma ampla indústria de materiais esportivos no país. Mesmo com o visível crescimento do esporte, constata-se que há uma grande deficiência bibliográfica e científica sobre o assunto, o que se faz necessário para a melhoria das condições dos atletas, além do auxílio para o perfeito desenvolvimento do esporte. Para isso, é necessário que os Profissionais de Educação Física conheçam a modalidade, valências e qualidades físicas trabalhadas, dificuldades, e inclusive os fatores sociais inseridos na sua prática. Esta pesquisa comparou quais os fatores motivacionais que impulsionam 103 skatistas, sendo 44 do estado do Rio Grande do Sul e 59 skatistas do Paraná, de ambos os sexos, com idades entre 12 e 36 anos, a permanecerem na prática do skate, incluindo itens psicossociais, motores, de qualidade de vida e saúde, e se há preconceito em torno do esporte. Através da análise dos dados constatou-se que o prazer pela prática do esporte é o fator motivacional de maior importância para os praticantes em ambos estados, seguido por fatores de manutenção
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".