Características associadas aos corredores da maratona do Rio de Janeiro
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A corrida tem se apresentado como uma das atividades físico-esportivas mais populares, talvez em decorrência da tentativa de melhorar a aptidão física, como prática de lazer ou, ainda, em razão do imaginário relacionado à saúde ou estética. Contudo, poucas investigações têm se interessado em estudar as características dos corredores. Desta forma, o objetivo do presente estudo foi investigar as características das provas e dos corredores da maratona do Rio de Janeiro que completaram as provas entre os anos de 2003 e 2009. Materiais e Métodos: Foram inventariados os dados de 10.566 corredores que concluíram estas maratonas diretamente do sítio eletrônico da Maratona Internacional do Rio de Janeiro. Resultados: Do total de investigados, há um número expressivo de corredores do sexo masculino (n= 9.248; 87,50%), embora haja crescimento na participação feminina e da faixa\netária situada entre 40 e 44 anos de idade (n= 2.060; 19,50%). O tempo médio em que os participantes concluem a prova é de 4h:08min:15seg, que representa uma velocidade média de 10,41 km/h. Discussão: Nossos resultados revelam o crescimento da participação feminina e o maior interesse de pessoas consideradas de meia-idade em correr provas de longa duração.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".