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Enregistrement W2782790106 · doi:10.1080/13598139.2017.1423042

Relative age effects and academic timing in Canadian interuniversity football

2018· article· en· W2782790106 sur OpenAlexafffundabout
Laura Chittle, Sean Horton, Jess C. Dixon

Notice bibliographique

RevueHigh Ability Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFootballAthletesPsychologyFootball playersDemographyPhysical therapyMedicineGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relative age effects (RAEs) explain the (dis)advantages individuals experience as a result of when they are born relative to a pre-determined cut-off date. Within an interuniversity setting, academic timing (AT) may moderate the RAE pattern due to some student-athletes having eligibility years that do not correspond with their birth years. The purpose of this study was to examine the influence of the RAE and AT on interuniversity football players. A series of chi-square goodness of fit tests (χ2) revealed no RAE when all student-athletes were analyzed together as well as among those who were delayed (i.e. eligibility years that correspond with a younger cohort), and a traditional RAE among those who were on-time (i.e. eligibility years that correspond with their year of birth). Student-athletes ranged between 1 and 12 years delayed, with the majority of these athletes being delayed by one (30.76%) or two years (30.97%). This study suggests that there may be advantages to student-athletes delaying their participation within football, as these delays may help mitigate the overall RAE by equalizing playing opportunities for relatively younger student-athletes. However, delaying eligibility raises concerns about equity, particularly for those progressing to interuniversity football directly out of high school who may have to compete for roster spots against student-athletes who may be up to 12 years delayed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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