The Relative Age Effect in Poland's Elite Youth Soccer Players
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relative age effect (RAE) is related to discrimination against youth athletes born in the last quarter of the calendar year. The current study presents research on the RAE in elite youth soccer players in Poland. Players in the Central Junior League (CLJ) finals represent 0.59% of the 25,756 players under 20 years old (U20). This study analyzed the post-game protocols of the CLJ knockout stage from the 2013/2014 and 2014/2015 seasons as well as the U17-U21 teams during 2015, including only players who played on the field for at least one minute (n = 395). The results revealed the existence of RAE in the examined groups ( CLJ 2013/2014, χ23 = 15.441, p < 0.01, CLJ 2014/2015, χ23 = 20.891, p < 0.001 U17-U21, χ23 = 25.110, p < 0.001). In addition, the results differed by monthly birth distribution in the Polish population (PP) between 1995 and 1999. This study is the first to examine the RAE in youth soccer in Poland. The occurrence of the RAE with regard to the most promising youth and national team players suggests that a similar effect exists among younger age categories. To reduce the RAE related to identifying soccer talent, tools should be implemented to optimize the player-selection process, such as those that consider the biological development of a player.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».