Influence of population size, density, and proximity to talent clubs on the likelihood of becoming elite youth athlete
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have found significant differences in the likelihood of becoming an elite athlete depending on community population sizes and densities, an effect known as the place of early development, or birthplace effect. However, the results have not been consistent between sports or European countries. As both professional and voluntary clubs are vital to the talent development systems in Europe, the proximity of an athlete's place of early development to the location of talent clubs may be an important predictor of the likelihood of becoming an elite athlete. Therefore, the primary purpose of this study was to investigate the place of early development effect and the effect of proximity to talent clubs. The samples included elite youth league athletes (579 football and 311 handball) and national youth athletes (85 football and 80 handball) and a comparison group of 147 221 football and 26 290 handball youth athletes. Odds ratios showed variations in the optimal community size and density across sports. Geospatial analyses of proximity to talent clubs highlighted a trend indicating that most national and elite youth league athletes in both sports had their place of early development in their sport near a talent club. The results suggest that proximity is an important predictor in the development of expertise across sports, but future studies need to clarify if proximity is important in other countries and sports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».