Rabosport eerste met mobile app voor Olympische Spelen 2010: 10.000 downloads
Bibliographic record
Abstract
Als een bank beweert de bank van sportend Nederland te zijn, dan moeten zij dit ook waarmaken. Al sinds enkele jaren loopt Rabobank voorop binnen de sportwereld met de website Rabosport.nl. Daar richten zij zich voornamelijk op de sporten wielrennen, hockey en paardensport. Maar Rabobank is niet alleen online actief bezig met het vergroten van de zichtbaarheid voor haar sporten, ook mobiel timmeren zij aan de weg. Omdat drie centrale sporten van de bank hun evenementen vooral in de zomer plaatshebben. Ook in de winter wil Rabosport dicht bij de Nederlandse atleten blijven. In navolging op de succesvolle Rabo iTour App van afgelopen zomer, die ruim 80.000 keer werd gedownload, introduceert Rabobank een app voor de Olympische winterspelen. Met de Rabo Sport App kunnen sportliefhebbers de prestaties van alle Nederlandse deelnemers aan de Olympische Spelen van Vancouver op de voet volgen. Na elke rit (schaatsen), run (bobsleeën en snowboarden) of heat (shorttrack) kunnen liefhebbers de tijden bekijken, ongeacht waar zij zich bevinden.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.404 | 0.320 |
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".