Pelajar UPM Sumbang Emas Pada Sukan Asia Guangzhou
Bibliographic record
Abstract
SERDANG, 16 Nov – Pelajar Universiti Putra Malaysia (UPM), Chai Fong Ying (24), mengakhiri ‘kemarau’ emas negara apabila berjaya menghadiahkan pingat emas dalam acara wushu pada temasya sukan Asia Guangzhou. Fong Ying yang merupakan salah seorang daripada 44 pelajar UPM yang menyertai temasya tersebut berjaya mengutip mata tertinggi dalam acara Taijiquan dan Taijijian dengan 19.36 mata menewaskan pencabar terdekat Miyaoka Ai dari Jepun (19.34) dan Men Ching Ni dari Taiwan (19.33). Lebih membanggakan, kilauan emas pertama yang dihadiahkan Fong Ying meletakkan Malaysia di tangga ke lapan selepas terpaksa berpuas hati pada tangga ke-16 sebelum ini. Beliau yang mempertahankan emas yang dimenanginya pada sukan Asia Doha empat tahun lalu berkata, kejayaan itu sangat bermakna baginya kerana selain menjadi emas pertama negara, ia adalah ganjaran hasil usaha keras menjalani latihan di Fangchou selama dua bulan. “Saya berasa gembira menjadi atlet pertama yang menyumbang pingat emas untuk negara dan saya hadiahkan kemenangan ini kepada seluruh rakyat Malaysia dan warga UPM,” kata pelajar Ijazah Perakaunan, Fakulti Ekonomi dan Pengurusan UPM. Sementara itu, Naib Canselor UPM, Prof. Tan Sri Dr. Nik Mustapha R. Abdullah berkata, kemenangan itu diharap menjadi pembakar semangat kepada 43 pelajar UPM lain yang turut sama menyertai kontinjen Malaysia. “Saya berharap kemenangan ini menjadi pembakar semangat kepada pelajar lain untuk terus sama-sama menyumbang pingat buat Malaysia sekali gus mengharumkan nama universiti,” katanya. Seramai 44 atlet UPM telah menyertai sukan Asia ke-16 di Guangzhou. Antara acara yang disertai mereka ialah memanah, olah raga, tenpin boling, krikit, lumba basikal, terjun, hoki, ragbi, pelayaran, menembak, skuasy, renang, renang berirama, taekwando dan wushu.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".