MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2946269383

Place of development and dropout in youth ice hockey

2012· article· en· W2946269383 sur OpenAlex
Faizan Imtiaz, David J. Hancock, Matthew Vierimaa, Jean Côté

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - USU (Utah State University) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyEliteGeographyDropout (neural networks)DemographyMeaning (existential)OddsDemographic economicsPsychologyPolitical scienceLogistic regressionSociologyPoliticsMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research demonstrates that smaller cities in North America are associated with higher rates of elite talent development in sport compared to larger cities [Côté, J., MacDonald, D. J., Baker, J., & Abernethy, B. (2006). When “where” is more important than “when”: Birthplace and birthdate effects on the achievement of sporting expertise. Journal of Sports Sciences, 10, 1065–1073], but little is known about how the environment of different city sizes affects sport participation and dropout. We analysed participation rates and city sizes of 15,565 Canadian youth ice hockey players between 2004 and 2010. Overall, participation counts were negatively correlated with city size, meaning players from larger cities were more likely to drop out, while players from smaller cities were more likely to remain engaged. More specifically, players from cities with populations greater than 500,000 were 2.88 times more likely to end up as dropout than engaged athletes compared to other city sizes. These findings suggest that sport programmes in smaller cities are more conducive towards promoting prolonged participation in sport. In the discussion, we offer possible explanations for this trend.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle