Relative age effects in female sport contexts: A systematic review and meta-analysis of data (1984-2016)
Notice bibliographique
Résumé
Subtle age differences can lead to immediate participation and long-term attainment influences in sport; commonly known as Relative Age Effects (RAEs; Barnsley et al., 1985). The prevalence of the RAE remains relatively undetermined for female sport contexts. Accordingly, the objective of this study was to examine female participation trends with respect to relative age in the published literature by evaluating the birth quartile distribution of athlete samples. Following PROSPERO (Reg. no. 42016053497) and PRISMA systematic search guidelines, 57 studies spanning 1984–2016 were identified and contained 308 independent samples across 25 sports. The overall prevalence and strength of the RAE across and within female sports contexts was determined, and moderator variables were assessed using odds ratio (OR; events vs. non-events) meta-analyses, applying an invariance random-effects model. The overall pooled estimate comparing the relatively oldest (Q1) v relatively youngest (Q4) suggested a small, but significant RAE (OR 1.25; 95% CI = 1.21-1.30; p = 0.01). Sub-group analyses revealed RAE magnitude was greater at pre-adolescent and adolescent age groups (
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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 | 0,014 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».