Les Canadiens français dans la ligue nationale de hockey : une analyse statistique
Notice bibliographique
Résumé
Cet article pose le problème que soulève la présence des Canadiens français dans la Ligue nationale de hockey (LNH). Comme l’habileté à parler l’anglais couramment doit être considérée comme nécessaire à un joueur canadien-français, ce dernier doit investir en formation générale en cours d’emploi. C’est le francophone unilingue et non l’équipe de hockey qui assumera le coût de ce type de formation générale. Par conséquent, le Canadien français joue en-deçà de ses capacités au cours des premières années de sa carrière professionnelle. Pour vérifier cette hypothèse, nous développons un modèle de la détermination des salaires des joueurs de hockey de la LNH dont les variables considérées sont un indice de performance, une variable quadratique qui reflète l’expérience et une variable d’interaction entre l’expérience et la performance. Nous démontrons par une analyse de régression qui s’appuie sur des données pour l'année 1977-78 que les joueurs francophones assument le coût de leur investissement en capital humain pour être aussi productifs que les joueurs de langue anglaise. En effet, les équipes y substituent un indice de performance courante pour le critère de performance à vie par partie. Finalement, nos résultats laissent entrevoir que la détermination des salaires des francophones des Canadiens de Montréal, n’ayant pas à investir en anglais, et des franco-Canadiens, déjà bilingues, est différente de celle utilisée pour les Canadiens français unilingues. Toutefois, la différence n’est pas statistiquement significative.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».