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Enregistrement W2134490357 · doi:10.1111/j.1540-5982.2007.00418.x

Skating on thin ice: rule changes and team strategies in the NHL

2007· article· en· W2134490357 sur OpenAlexaffvenue
Anurag Banerjee, Johan Swinnen, Alfons Weersink

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvertimeStyle (visual arts)Point (geometry)Period (music)PsychologyBusinessEconomicsLabour economicsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In an effort to stimulate a more exciting and entertaining style of play, the National Hockey Association (NHL) changed the rewards associated with the results of overtime games. Under the new rules, teams tied at the end of regulation both receive a single point, regardless of the outcome in overtime. A team scoring in the sudden‐death 5‐minute overtime period would earn an additional point. Prior to the rule change in the 1999–2000 season, the team losing in overtime would receive no points while the winning team earned 2 points. This paper presents a theoretical model to explain the effect of the rule change on the strategy of play during both the overtime period and the regulation time game. The results suggest that under the new overtime, format equally powerful teams will play more offensively in overtime resulting in more games decided by a sudden‐death goal. The results also suggest that while increasing the likelihood of attacking in overtime, the rule change would have a perverse effect on the style of play during regulation by causing them to play conservatively for the tie. Empirical data confirm the theoretical results. The paper also shows that increasing the rewards to a win in regulation time would prevent teams from playing defensively during regular time.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,074 · 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

Citations22
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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