Notice bibliographique
Résumé
Many researchers have examined the relative age effect (RAE) among hockey players from the grassroots through to the professional level. In nearly every case, a significant RAE has been found. To the best of our knowledge, nobody has studied whether this effect lingers beyond one’s hockey playing career into the coaching realm. Cobley et al. (2008) had shown a RAE when examining German soccer coaches of the Bundesliga that were brought up as players in the German youth system. On the contrary, Schorer et al. (2011) found no RAE among coaches of the First German basketball league. The goal of the present study is to explore whether a RAE exists among National Hockey League (NHL) head coaches and the extent to which this effect may have carried over from their earlier playing careers. Chi-square analyses were used to compare the birth distributions of NHL coaches (n = 351) against those of NHL players born before and since 1951, as per the findings of Addona and Yates (2010). We also compared the birth distribution of NHL coaches who played in the Canadian Hockey League (CHL) against the distribution of players from data collected by Barnsley et al. (1985). No significant differences were found between the overall birth distributions of the NHL coaches and the playing populations from which they were derived. However, our analysis of NHL coaches who had competed in the CHL revealed a significant reverse RAE (n = 89, X2 = 9.95, df= 3, p = .019, φ = .33), such that there was an over-representation of coaches born in the latter months, and an under-representation of coaches born in the earlier months of the selection year. While having an early birthday is advantageous at a highly competitive level, this effect diminishes as players progress into the coaching ranks.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».