Fast or slow? Investigating player approach speed in National Hockey League shootouts and its effect on performance
Notice bibliographique
Résumé
Evidence from professional soccer suggests that time spent preparing for shootouts predicts shootout performance. Using a liberal alpha level, Jordet and Hartman (2008) found players who prepared their shots slowly were 73% more likely to have scored in soccer shootouts than players who prepared quickly (p = .098). The authors surmised that, to get the stressful shootout "over with," some players rushed their shots, resulting in poor performance. Building on research examining shootouts in the National Hockey League (NHL; e.g., McEwan et al., 2012), the main objective of the present study was to explore whether player approach speed predicted performance in NHL shootouts. Based on Jordet and Hartman's findings, we hypothesized that players with slow or moderate approach speeds would be more likely to score than players with a fast approach speed. We conducted frame-by-frame video analyses of 2,551 shootouts (357 games) from the 2013-2014 through 2015-2016 seasons. We then created groups representing different player approach speeds: slow, moderate, and fast. Logistic regression analyses indicated player approach speed did not predict shootout performance. Additional analyses indicated neither shot type (i.e., shot or deke) nor approach tactic (i.e., direct or indirect) predicted shootout performance. However, shooter quality was related to performance (OR = 1.06, 95% CI [1.05-1.06]), suggesting players with higher average shootout scoring percentages had slightly greater odds of scoring. Our findings concerning player approach speed do not align with those concerning preparation time in soccer. The dynamic nature of hockey shootouts relative to soccer shootouts might explain this discrepancy.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».