Participation-related relative age effects in Masters swimming: A 6-year retrospective longitudinal analysis
Notice bibliographique
Résumé
Medic and colleagues (Medic, Starkes, & Young, 2007) found that relatively younger cohorts of Masters athletes had higher participation rates and achieved higher performances compared with a relatively older cohort. Considering that Medic and colleagues' (2007) study was cross-sectional in nature, the purpose of this investigation was to employ a retrospective longitudinal study design to examine the participation rates of Masters swimmers as a function of an individual's constituent year within any 5-year age category over a period of 6 years. Using archived data from the 2003 to 2009 US Masters Short Course National Championships, swimmers' attendance was followed for a period of six consecutive years. Results indicated that a participation-related relative age effect was observed among swimmers who, over a period of 6 years, competed in either at least one championship (N = 2596; Cochran's Q₄ = 64.16, r(s) = -0.92, both P < 0.0001) or at least three championships (N = 441; Cochran's Q₄ = 47.51, r(s) = -0.91, both P < 0.0001). Overall, effect size analyses indicated that the odds of a Masters swimmer participating in the championship during the first constituent year of any 5-year age category was more than two times greater than the odds of that athlete participating during the fifth constituent year.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».