MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2626124958

Coming from behind: Psychological momentum in the National Hockey League

2011· article· en· W2626124958 sur OpenAlexaff
Sarah K. Kennedy, Nathaniel C Brewer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeagueMomentum (technical analysis)PsychologySocial psychologyPhysicsEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of psychological momentum has been largely debated over the years in the sport psychology field and continues to be. Some studies have found an influence on performance due to the effect of psychological momentum either positive of negative and some have also found that there is none. In this study the authors use archival data from NHL seasons in order to determine whether psychological momentum has an influence on hockey at this level. An ability bias was controlled for by using teams deemed to be of equal ability due to their records against each other during the season in question. The "coming from behind" scenario was established to be an easily recordable precipitating event of psychological momentum and therefore games where the game was tied were investigated. Positive psychological momentum was deemed to have had an effect on the performance outcome of the team if the team who scored the tying goal also scored the winning goal. It was found that 70% of the time the team who scored the tying goal also scored the winning goal. This was found to be significant at the p=0.05 level (p=0.01). This is a significant finding for this area since we found a significant result from psychological momentum with having controlled for ability which has yet to be largely seen. Future research needs to examine possible differences between groups and individuals for psychological momentum.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,079 · 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.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSports Analytics and PerformanceTravaux en français237 207