The Difficulty of Talent Identification: Inconsistency among Coaches through Skill-Based Assessment of Youth Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
Talent identification is the process of recognizing participants with the potential to excel in a particular sport. Coaches and scouts are responsible for making an accurate attempt at identifying talent to select athletes for a team roster. The current study used a multi-step approach to assess coaches' perceptions of talent within a local high school. Part 1 consisted of two steps: a) Eight hockey coaches ranked the skills they felt were important when selecting an athlete for a hockey team, b) video clips showcasing the identified skills found in part a) were developed from 13 high school hockey players. In Part 2 seven coaches and two scouts viewed the video clips and generated a list of the top five and bottom five players. Overall, the most frequently identified skills were skating, speed/agility, puck handling, positional play, and shooting. Ranking the players proved challenging with nine of the 13 players being placed in both the top and bottom groups of five. These findings outline the lack of agreement among the coaches/scouts in selecting players which highlights the difficulty in identifying talent. Despite the heterogeneity of the sample of players, even experienced coaches and scouts disagree about what constitutes a skilled hockey player.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».