Les attentes et les effets du sport sur la santé mentale et physique des travailleurs âgés et des retraités : le cas du golf
Bibliographic record
Abstract
Résumé Le vieillissement de la population dans les pays développés est un phénomène sans précédent. Face au nombre croissant de personnes aînées qui pratiquent de plus en plus d’activités physiques, les organismes du secteur du sport gagnent à connaître les attentes de ces dernières afin d’y répondre. S’appuyant sur une étude documentaire, sur des entretiens et sur une enquête publiée par la Fédération française de golf, cet article met en évidence les attentes réelles des aînés quant aux activités physiques. L’objectif est d’analyser l’écart entre ces attentes et l’offre des organismes de sport. En effet, malgré les attraits du golf pour les aînés, la Fédération française de golf semble ignorer ce groupe notamment dans sa communication. Enfin, des recommandations sont formulées à l’intention des offreurs du secteur sportif, et plus particulièrement à ceux spécialisés dans le golf, afin d’adapter leurs services et leur communication à ce segment de marché. Industrie : sport, services, loisirs, récréation Fonction : marketing, GRH, management
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".