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Enregistrement W2189659458 · doi:10.1260/1747-9541.10.5.797

Relative Age Effects in Welsh Age Grade Rugby Union

2015· article· en· W2189659458 sur OpenAlexaboutno aff
Jason Lewis, Kevin Morgan, Stephen‐Mark Cooper

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelshClubQuarter (Canadian coin)DemographyTypologyPsychologyBiosocial theorySelection (genetic algorithm)DanishOddsSocial psychologyGeographyMedicineSociologyPersonalityStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relative age effect (RAE) refers to the immediate and long-term consequences of age difference within an age grouping. In sporting contexts, it has been widely shown that those born in the first quarter gain an advantage over those born in the last quarter of the year. Rugby Union has received scant attention in relation to RAE. The primary purpose of the present study was to examine the presence and prevalence of RAE in Welsh age grade Rugby Union. A further purpose was to consider how coaches' selection processes have the potential to contribute to the manifestation of RAE. A sequential multi-method research typology was adopted to gain a richer, more contextualized understanding of RAE. Results revealed that RAE was evident in all age groups of Welsh junior club rugby from ‘Under 7–19 yrs'. Odds ratios showed that the magnitude of the RAE increases with the three levels of performance (district, regional and national) above the club game. Further, the process of selection had characteristics that increased the risk of RAE occurring, especially a propensity to use physical characteristics as the primary selection criteria when selecting for representative teams. Also, coaches' overemphasis on game performance and winning appeared to determine that the older, potentially bigger, faster, stronger players are preferred over the younger less physically mature players.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, 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

Citations43
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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