Relative Age Effects in Women's Rugby Union From Developmental Leagues to World Cup Tournaments
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Annual age cohort groupings promote relative age effects (RAEs), which often, inadvertently, create participation and attainment biases between relatively older and younger players within the same age cohort. In a globally evolving sport, women's rugby team selection practices may potentially bypass qualified players as a result of maturational differences. PURPOSE: Our study examined the prevalence of RAEs in women's rugby union. METHOD: Player data (age range = 4-21+ years) were gathered from the 2006 and 2010 Rugby World Cups (n = 498) and from Canadian (n = 1,497) and New Zealand (NZ; n = 13,899) developmental rugby leagues. RESULTS: Although no evidence of an RAE was found in the World Cup samples, chi-square analyses identified some typical and atypical patterns of RAEs at the developmental levels (w ≥ .3). Younger developmental groups displayed a typical RAE patterning with a greater representation of older players (Canadian 13-year-olds, w = .58; NZ 4-year-olds, w = .35), whereas older developmental groups displayed an atypical RAE patterning with a greater representation of younger players (Canadian 19-year-olds, w = .58; NZ 17-year-olds, w = .32). Further, a traditional RAE emerged in the Canadian 11- to 15-year-old age group, χ2(3) = 10.92, p < .05, w = .30. CONCLUSION: The lack of homogeneity of traditional RAEs across the sample questions the existence of a single, clear RAE in women's rugby. Some evidence of participation inequalities at the developmental levels suggests that further RAE research in more varied sociocultural contexts may be necessary.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».