Relatório de Estágio GD Mata/AAUBI
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho teve como objetivo a apresentação do trabalho realizado no decorrer do estágio realizado no âmbito do Futsal no GDMata/AAUBI. No decorrer do estágio tive como funções análise das equipas adversárias, criação de relatórios de Scouting e suporte ao treinador. Ao nível do trabalho de introdução à investigação, procurámos caraterizar as ações de passe no Futsal de uma seleção nacional. Para tal, foram analisados 9 jogos da seleção portuguesa em qualificações para o mundial e europeu entre 2019 e 2021. Foi utilizado o programa Breakway Futsal (Sport Performance Analytis INC; Toronto, Canada) para observação dos jogos e o software SPSS para analisar os dados obtidos pelo programa. Este estudo demonstrou que Portugal tem uma grande eficácia de passe, não significando que ter maior posse de bola implica que estejam mais perto de marcar golos/ganhar. É necessário realizar mais estudos nesta área e com amostras maiores para se tirar conclusões mais claras.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.005 |
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".