DEFINITION OF THE LINEARITY AND ROBUSTNESS OF THE JUDGING SYSTEMS CURRENTLY EMPLOYED IN DANCE SPORT

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The purpose of the study was to determine the linearity and robustness of contemporary judging systems in dance sport.
Research methods and organization. Methods of analysis and generalization of scientific and methodological literature were employed, along with pedagogical observation and methods of mathematical statistics. For the analysis, the results of competitions in the discipline of '10 dances' were used, as competitions in this discipline provide the most detailed statistics.
Research results and conclusions. The results showed that the 'Absolute Judging System' fully meets the requirements of linearity and robustness, which is confirmed by the high value of the approximation reliability coefficient R2 for the intermediate rounds both with final results and between the rounds themselves. The use of the 'for' and 'against' principle does not constitute a complete judging system, as it does not align with the principles of linearity and robustness, which renders it incapable of accurately ranking athletes in the intermediate rounds, as judges focus on pairs that they believe should advance further.

Sobre autores

Nadezhda Singina

RUS "GTSOLIFK"

Email: singina63@mail.ru
docent, candidate of pedagogical sciences

Bibliografia

  1. Господарик Е. Г., Ковалёв М. М. Математические модели рейтингового анализа // Журнал Белорусского государственного университета. Экономика. 2023. № 2. С. 4–19. EDN: OYCNAG.
  2. Пономарев М. В. Балльно-рейтинговая система – это основной инструмент внедрения компетентностной модели обучения. URL: http://mpgu.su/obrazovanie/ballno-reytingovaya-sistema/intervyu-brs/reytingovaya-vnedreniya-kompetentnostnoy/ (дата обращения: 12.08.2021).
  3. Кузьмина Л. В. Построение линейных рейтинговых систем на основе использования матричных преобразований // Вестник науки и образования. 2022. № 6-1 (126). С. 9–13. EDN: DZUIOM.
  4. Трифонова Н. Н., Еркомайшвили И. В. Спортивная метрология. Екатеринбург : Урал. федерал. ун-т, 2016. 112 с.
  5. Singina N. National preferences of judges in the first rounds of the WDSF World Championship 10 dances discipline // Polish Journal of Science. 2022. V. 2, No 48. P. 35–41. EDN: JJRTRT.
  6. WDSF Event and DanceSport competition calendar. URL: https://www.worlddancesport.org/Calendar/Competition/Any (дата обращения: 10.01.2024).
  7. Касьяненко Т. Г., Полоско А. С. Применение корреляционно-регрессионного анализа в оценке бизнеса сравнительным подходом. doi: 10.18334/rp.16.20.2004 // Российское предпринимательство. 2015. Т. 16, № 20. С. 3611–3622. EDN: UZFAVN.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».