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Enregistrement W2947646326

The influence of birth date and city of development on youth sport participation

2012· article· en· W2947646326 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Turnnidge, David J. Hancock, Jean Cà ́té

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyAthletesPositive Youth DevelopmentGeographyYouth sportsPsychologyDemographyPolitical scienceSociologyDevelopmental psychologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of literature highlights the critical role that an individual's early sport environment plays in facilitating athletic development. Indeed, evidence exists to suggest that contextual factors relating to young athletes' initial exposure to sport may have an important impact on their continued sport participation and their chances for attaining athletic success (Côté, Baker, & Abernethy, 2007; MacDonald, Cheung, Côté, & Abernethy, 2009). The purpose of the present study was to investigate two of these contextual factors, birth date (known as the relative age effect; RAE) and city of development, as determinants of participation in a sample of youth ice hockey players. The sample included 146,424 athletes registered with Ontario youth ice hockey between the 2004-2010 seasons. Chi-square statistics determined a significant RAE in youth ice hockey (?2(3, 146,424) = 1000.34, p < .01, w= .08). Findings also revealed that smaller cities (populations below 100,000) produced significantly more youth ice hockey participants than expected, while larger cities (populations above 100,000) produced significantly fewer youth ice hockey participants than expected. Finally, there was no evidence of an interaction between relative age and city of development. The consistent pattern of RAEs and the characteristics of smaller communities that may facilitate sport participation across all youth are discussed, along with recommendations for future research.Acknowledgments: The authors would like to thank Bill Pearce, Jeffrey Moon, Melissa Wolk, and the OHF for their assistance with this project. Preparation of this manuscript was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC) standard research grant (#410-2011-0472).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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