Effects of community population density and distance to Canadian Hockey League teams on the production of National Hockey League draftees in Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has observed significant effects of a community's population density on the production of elite athletes (Rossing et al., 2015; Hancock et al., 2017). A community's proximity to local high performance developmental sport clubs may also favorably expose youth athletes to scouting, resources, and socio-cultural environments that promote athlete development (Curtis & Birch, 1987; Balish & Côté, 2014). However, the effects of population density and proximity to developmental sport clubs on developing National Hockey League (NHL) draftees has yet to be explored. The purpose of this study was to explore the relationship between the number of NHL draftees produced and city/town population density as well as proximity to Canadian Hockey League (CHL) teams in Canadian born hockey players (from all provinces) drafted into the NHL between 2000-2014 (N = 1502). Linear regression analyses showed a significant positive relationship between population density and the production of draftees in all provincial regions (R2 range: 0.019 to 0.229; standardized ?-coefficients range: 0.142 to 0.480). A significant negative relationship between distance to CHL teams and NHL draftee production was observed in 4/6 provincial regions (R2 range: 0.004 to 0.022; standardized ?-coefficients range: -0.066 to -1.570); cities closer to CHL teams produced more athletes. Future research may benefit from exploring the influence of these two variables with respect to inconsistencies in the relationship between a region's population size (i.e., community size effect) and the production of elite athletes (e.g., Baker et al., 2009; Farah et al., 2016).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».