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Enregistrement W1979221150 · doi:10.1080/02640410600908001

Do physical maturity and birth date predict talent in male youth ice hockey players?

2006· article· en· W1979221150 sur OpenAlexaffabout
Lauren B. Sherar, Adam Baxter‐Jones, Robert A. Faulkner, Keith W. Russell

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyDemographyLogistic regressionMaturity (psychological)MedicinePsychologyStatisticsMathematicsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to examine the relationships among biological maturity, physical size, relative age (i.e. birth date), and selection into a male Canadian provincial age-banded ice hockey team. In 2003, 619 male ice hockey players aged 14-15 years attended Saskatchewan provincial team selection camps, 281 of whom participated in the present study. Data from 93 age-matched controls were obtained from the Saskatchewan Pediatric Bone Mineral Accrual Study (1991-1997). During the initial selection camps, birth dates, heights, sitting heights, and body masses were recorded. Age at peak height velocity, an indicator of biological maturity, was determined in the controls and predicted in the ice hockey players. Data were analysed using one-way analysis of variance, logistic regression, and a Kolmogorov-Smirnov test. The ice hockey players selected for the final team were taller, heavier, and more mature (P < 0.05) than both the unselected players and the age-matched controls. Furthermore, age at peak height velocity predicted (P < 0.05) being selected at the first and second selection camps. The birth dates of those players selected for the team were positively skewed, with the majority of those selected being born in the months January to June. In conclusion, team selectors appear to preferentially select early maturing male ice hockey players who have birth dates early in the selection year.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations261
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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