TRAJETÓRIA PROFISSIONAL DE TREINADORES NO CONTEXTO DO ESPORTE PARALÍMPICO
Bibliographic record
Abstract
Treinadores do esporte paralímpico apresentam diferenças na atuação comparados a outros treinadores. Assim, o objetivo do presente estudo foi analisar a trajetória profissional dos treinadores da Delegação Paralímpica Brasileira dos Jogos Rio 2016. Este estudo contou com 35 treinadores (idade: 39,7±9,4 anos, tempo de atuação: 10,7±5,4 anos) que responderam a um questionário estruturado com perguntas fechadas relacionadas à sua trajetória e formação profissional. Em relação à formação acadêmica, 97,1% dos treinadores apresentaram graduação em Educação Física, 65,7% cursaram pós-graduação lato sensu e 22,9% pós-graduação stricto sensu (mestrado) na área. Além disso, 65,7% dos treinadores realizaram alguma disciplina na universidade relacionada ao esporte paralímpico e 85% realizaram cursos de formação complementar. Concluimos que os treinadores tiveram oportunidades de aprendizado formal durante a graduação em Educação Física e em outros cursos de formação após a conclusão do curso, bem como oportunidades informais para construírem sua carreira no esporte paralímpico.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".