The relationship between maturity status, chronological age and talent identification in youth hockey
Notice bibliographique
Résumé
During adolescence early maturing individuals are likely to have sporting performance advantages over late maturing individuals of the same chronological age because of maturity related increases in size, strength, speed and endurance. The present study explores the relationship between chronological age, maturity status and talent identification in youth hockey. 619 male (14- 15 yrs) and 385 female (12- 16 yrs) Saskatchewan hockey players attended provincial try-outs (Try-out #1) of which 281 and 137 participated in the study, respectively. Of the male hockey participants, 208 were not selected at Try-out #1, 51 were selected at Try-out #1 but not selected at Tryout #2 and 22 were selected at Try-out #2. Of the female hockey participants, 77 were not selected at Try-out #1 , 40 were selected at Try-out #1 but not selected at Try-out #2 and 20 were selected at Try-out #2. 93 male and 119 female age matched subjects from the longitudinal Saskatchewan Pediatric Bone Mineral Accrual Study (1991-1997) acted as controls. All of the participants had their height, sitting height and body mass measured. Age at peak height velocity (PHV), an indicator of physical maturity, was calculated in the controls and predicted in the hockey participants. Age at menarche was recalled in females only. Data were analyzed using one-way ANOVA, logistic regression and a Kolmogorov Smirnov test. Alpha level was set at p0.05) through the 12 months of the selection year. Results from this investigation suggest that talent evaluators preferentially selected early maturing and chronologically older male hockey players. The same bias, however, was not demonstrated in female hockey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».