Football Rating Systems for Top-Level Competition: A Critical Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive rankings of football teams have become an important, and occasionally controversial, feature of many football codes. The rationale behind these systems needs to be understood. The historical evolution of the current eight codes is briefly traced from just two: association football and rugby football, played under various forms in the mid 19th century. Based on current rules, the eight codes fall into four groups: first, Australian Rules football and Gaelic football; second, American college football, American professional football and Canadian football; third, rugby union and rugby league; and fourth, soccer. Comprehensive rating systems exist for three codes. For American college football, the Bowl Championship Series or BCS system places top US college football teams into a national championship game and other important "bowl games". That system combines two normally incompatible components, an objective adjustive computer component and a subjective human-poll component. The composite has been controversial in four of the nine years of service, when the computer component differed from the human component resulting in major changes that favored the human component each time. For rugby union, the International Rugby Board or IRB system employs a predictor/corrector adjustment in which defeating a weak team provides less gain than defeating a strong team while losing to a weak team elicits a much larger negative adjustment than losing to a strong team, arguably a fair and efficient methods for rating competitors. For soccer, FIFA have improved the previous rating systems with a new and simpler system which takes into account strength of opponents and game importance; however, all losses are treated as equal regardless of the opponents, and home advantage is ignored. An Elo based system, employing many of features of the IRB system, appears to have advantages over the FIFA system.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle