The association of two relative age effects and estimated money value in elite soccer
Notice bibliographique
Résumé
Relative age effects, which arise from age differences within youth sport cohorts, seem to influence later monetary values of soccer players (Ashworth & Heyndels, 2007). Additionally, Schorer and colleagues (2013) showed that there are different types of RAEs (i.e., within and between year effects), and that they can interact to influence athlete development. The aim of this study was to investigate whether within and between year effects influence long-term monetary values of male soccer players. Birth dates of male Under-17 2007 and 2009 soccer World Championships participants were obtained via official FIFA websites. Estimated monetary values for 822 were retrieved from the website www.transfermarkt.de. When players with no estimated market value were excluded from non-parametric tests, within year effects became significant, H(3, n = 547) = 8.79, p = .03. Quartile 4 had the highest rankings with 312.64, followed by similar rankings for quartile 1 (MR = 278.03) and quartile 3 (MR = 279.97). Quartile 2 had the lowest mean ranking with 246.13. For between year effects the same pattern was revealed, H(1, n = 806) = 17.66, p < .01. The mean ranks for older cohorts (MR = 278.96) were higher than the younger cohorts (MR = 232.22). While the results of this study show that the within year effect has an association with the estimated money value of players, the between year effect seems to have a stronger association. Future relative age studies need to consider both effects for a better understanding of the consequences of relative age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».