La importancia del primer strike para tener un buen rendimiento y una buena efectividad en los lanzadores abridores y relevos de la categoría juvenil
Bibliographic record
Abstract
El béisbol está evolucionando en todos los órdenes, por lo que hay que despojarse de lo rutinario y pensar y obrar cada vez más alto a tono con los futuros compromisos que tiene este deporte y más aún con la entrada de los peloteros profesionales y el bate de madera, lo cual exige actualización. Se destaca como el objetivo de esta investigación la importancia de tirar el primer lanzamiento en la zona de strike, para tener una buena efectividad en los lanzamientos y un buen rendimiento. Este estudio me nos motivó a buscar y hacer una comparación de los lanzadores que lanzan el primer strike y de los que tienen problemas de concentración para hacerlo, además trataremos de hacer la comparación con el resto de los equipos del país para saber cómo está la situación actual de nuestra provincia. La población utilizada contó con la participación de 16 lanzadores del equipo de Béisbol categoría Juvenil de la EIDE de la provincia de Mayabeque, se emplearon los métodos científicos: la observación, la encuesta: tipo grupal y semi-estandarizada y el método sistémico estructural funcional.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".