The Qualifications, Demographics, and Characteristics of a Major League Baseball General Manager
Notice bibliographique
Résumé
The 2008 World Series between the Philadelphia Phillies and Tampa Bay Rays was a study in contrast for the two teams’ front offices. The eventual champion Phillies were led by General Manager (GM) Pat Gillick, who had 45 years of experience in Major League Baseball (MLB) front offices. Gillick, 71, had previously been General Manager of the Toronto Blue Jays, Baltimore Orioles and Seattle Mariners after having broken into the industry in the scouting departments of the Houston Colt .45s and Astros and New York Yankees. The Phillies victory was Gillick’s third World Series title as a GM, having guided the Blue Jays to championships in 1992 and 1993. In his 27 years a GM, Gillick’s teams made the playoffs 11 times. On the other hand, the Rays GM was 31-year old Andrew Friedman, who was only in his fifth year in MLB. Like Gillick, Friedman played college baseball. However, Friedman never made it to the minor leagues like Gillick. Instead, Friedman, who earned a B.S. in management with a concentration in Finance from Tulane University, worked on Wall Street, first for Bear Stearns then for MidMark Capital. Friedman got into baseball after he had a chance to meet Rays principal owner Stuart Sternberg, a fellow New Yorker who made his fortune on Wall Street. The two unique paths of Gillick and Friedman exemplify the increasingly divergent paths MLB GMs have taken to their positions. In any case, the obligations of a MLB GM are difficult and wide-ranging. The first part of this article will examine some of the duties of a GM, including representing the organization at league meetings, preparing for amateur player drafts, negotiating with agents, representing the club during salary arbitration, dealing with the media, managing the club’s payroll, ensuring compliance with MLB rules and the collective bargaining agreement and of course creating and developing the clubs roster. The second part of the article will examine the characteristics and experiences of MLB GMs including playing experience, coaching experience, education, age, gender, race, family ties and career path. In addition, the article will provide a longitudinal study, showing how these traits have changed over 20 years, comparing GMs from 1989, 1999 and 2009.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».