MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6999584556

Contribution to the study of sportsmen's landscapes

2005· other· fr· W6999584556 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2005
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicUrbanism, Landscape, and Tourism Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIle de franceContext (archaeology)Cultural environmentNova scotia
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce travail a pour but d'introduire le concept de paysage dans la saisie du rapport entre les sportifs et l'espace qu'ils investissent. Complétant l'analyse territoriale, que nous présentons dans un premier temps, les réflexions sur les paysages des sportifs permettent de toucher aux modes de valorisation de l'espace. Apparu au début du XVe siècle par le biais du monde artistique, le paysage est une notion complexe et évolutive qui intéresse aujourd'hui un large spectre de chercheurs (géographes, archéologues, historiens, philosophes ou sociologues). Parmi les grands axes de recherche qui se développent autour de l'objet, nous retenons plus particulièrement le courant "expérientiel". Celui-ci vise à rétablir le rôle de l'expérience in situ dans la définition du paysage. Il rappelle l'importance du contexte humain dans sa construction. Devant le peu de crédit accordé à la notion dans le domaine des études sur le sport, notre objectif est d'étudier la façon dont les sportifs sensibilisent l'espace. Cette sensibilisation s'actualise selon nous au travers du concept de paysage. Dès lors, nous émettons l'hypothèse générale que les sportifs, de par la nature de leur activité, fournissent de nouveaux modes d'appréciation du paysage. Le corps immergé dans la nature participe aujourd'hui activement à sa définition. Par le biais du sport, un savoir sensible s'établit, basé sur la propre expérience kinesthésique de l'individu. Il y aura alors autant de paysages que d'activités se déroulant en leur sein.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.760
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2005
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique)Same topicUrbanism, Landscape, and Tourism StudiesFrench-language works237,207