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Enregistrement W2946740535

Academic timing and the relative age effect in NCAA Basketball

2013· article· en· W2946740535 sur OpenAlexaff
Jess C. Dixon, Laura Chittle, Sean Horton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballAthletesContext (archaeology)DemographyDisadvantagedPsychologyPopulationMedicineGerontologyPhysical therapyPolitical scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the current investigation was to examine the interrelationship between academic timing and the relative age effect (RAE) in men and women’s intercollegiate basketball. Academic timing is particularly important within the context of intercollegiate sport as it occurs within an academic setting, and has received virtually no attention since Glamser and Marciani (1992) explored the topic more than two decades ago. Although previous studies have examined the RAE within the National Basketball Association and the youth/junior representative level, none have explored its presence in an intercollegiate setting. The birthdates of female (n=475) and male (n=429) NCAA Division I basketball players were collected from the top 30 ranked team rosters and identified as either academically on-time or delayed based on their birth date and academic eligibility. From this sample, 265 female and 136 male student-athletes were found to be on-time, while 210 female and 293 male student-athletes were considered academically delayed. Our examination revealed that on-time student-athletes were more commonly born in the early months of the year (i.e., displaying a traditional RAE), whereas academically delayed student-athletes were more likely to be born in the latter months of the year (i.e., displaying a reversal of the traditional RAE). Both patterns are significantly different (p < .001) from what would be expected within the general U.S. population. Our results reveal that on-time athletes born late in the year are disadvantaged and that delaying entrance to university may be an option for equalizing the playing field and/or gaining an advantage.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,314 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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