The community size effect in Canadian Olympic and paralympic athletes: Exploring inter-provincial heterogeneity in athlete development
Notice bibliographique
Résumé
Community size effects indicate elite athletes are more likely to originate from regions of medium-to-large population sizes, and less likely to originate from exceedingly small or large cities (Cote et al., 2006; Baker et al., 2009). However, recent literature has revealed variation in this effect both within population size categories (Farah et al., 2017) and between provincial regions of Canada (Wattie et al., 2018). This research explored the consistency of this effect in Canadian Olympians (N = 568) and Paralympians (N = 199) who debuted between 2010 and 2016. Athletes' places of birth were grouped by population size categories: < 2,500; 2,500 – 4,999; 5,000 – 9,999; 10,000 – 29,999; 30,000 – 99,999; 100,000 – 249,999; 250,000 – 499,999; 500,000 – 999999; ? 1,000,000 and the percentage of athletes originating from each population size category were calculated and compared across Canadian provinces. Results showed considerable inter-provincial heterogeneity in athlete development. For instance, the percentage of Olympians in each population size category ranged considerably depending on provincial region: (1.2 - 16.1%), (0 – 3.6%), (2 – 12.5%), (3.6 – 14.4%), (1.8 – 38.5%), (0 – 32.1%), (0 – 50%), (0 – 71.4%), and (0 – 32.4%), respectively. Similarly, the percentage of Paralympians ranged from (0 – 7.1%), (0 – 12.5%), (0 – 7.3%), (0 – 24.4%), (8.2 – 50%), (0 – 57.1%), (0 – 12.5%), (0 – 72.7%), and (0 – 19.5%), respectively. These findings suggest athlete development environments are not equal in similarly sized cities across provincial regions of Canada. Consequently, future research may benefit from exploring specific environmental contexts that are conducive for athlete development that extend beyond population size.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».