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Enregistrement W2891534968 · doi:10.5114/hm.2017.73619

Competitive profile differences between the best-ranked European football championships

2017· article· en· W2891534968 sur OpenAlexaboutno aff
Ángel Valés-Vázquez, Carlos Casal-López, Pedro Gómez-Rodríguez, Hugo Blanco-Pita, Jaime Serra-Olivares

Notice bibliographique

RevueHuman Movement · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose.The aim of the study was to compare the competitive profiles of the best-ranked European football championships.Methods.The final rankings (n = 30) and the final scores of the matches played in the 2012, 2013, 2014, 2015, and 2016 seasons (n = 10,465) of the best-ranked European football championships (Spanish LaLiga, English Premier League, German bundesliga, Portuguese Liga Portugal, French Ligue 1, and Italian Serie A) were analysed.The instrument used was the battery of Indicators for the Assessment of Competitive Profile of a Championship.The competitive profile was analysed in three dimensions and their correspondent measurement indices: ( 1) degree of excellence: International Achievement and Classification Dominance indices; (2) equality of teams: Classification Compactness, Performance Sustainability, and Home Advantage indices; (3) type of matches: Match Openness, Match Equality, and result Uncertainty indices.ANOVA one-way analysis of variance and bonferroni post-hoc adjustment were used.Results.Significant differences were shown among the main European championships in the International Achievement (p = 0.003), Classification Dominance (p = 0.001), Classification Compactness (p = 0.009), Match Openness (p = 0.000), and Match Equality (p = 0.008) indices. Conclusions.LaLiga Spanish championship stands out as the only instance of a quality competitive profile.Consequently, LaLiga occupies the highest position in the indices related with the international prestige and the competitive quality of the teams (p < 0.001).

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)0,007
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,146 · 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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