Coaches perceptions of talent: A case study of high-school ice hockey players
Notice bibliographique
Résumé
In selecting athletes to teams, coaches should consider many aspects of assessment including physical, psychological and sociological (Reilly et al., 2000). However, the majority of coaches focus on physical assessment with the goal of predicting the athlete's future success (Lidor et al., 2005). The purpose of this study was to assess coaches' perception of talent using a series of hockey drills identified by coaches as reflecting necessary skills for hockey success in a sample of 14-18 year old (n=13) high school hockey players. Step 1 involved surveying coaches as to the most important traits and skills used in identifying talent in teenage players. In Step 2, data from the surveys were used to create a list of hockey drills that could be used to identify talent in youth hockey players. In Step 3, 13 players were videotaped executing these drills, and in Step 4, seven high school coaches and two expert coaches ranked the player videos into the top 5 and bottom 5 players. Overall, two players were consistently identified by all coaches as being in the top 5, while two players were consistently identified as being in the bottom 5. The lack of agreement on the majority of players highlights the difficulty in identifying "talent" in this population. Potentially most interesting was the extent to which the coaches disagreed on players. There were 7 players who had rankings in both the top and bottom 5 by both high school and expert coaches. Results will be discussed with respect to the suitability of using physical drills for team selection and will provide suggestions for future research.Acknowledgments: SSHRC
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».