MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2954753071

The relative age effect within the Little League World Series

2013· article· en· W2954753071 sur OpenAlexaffabout
Laura Chittle, Sean Horton, Jess C. Dixon

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)AthletesLeagueDemographyGeographyMedicinePhysical therapySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the relative age effect (RAE) has been well documented and exists in a range of sports across competitive levels, there has been comparatively less focus on young athletes, particularly within the sport of baseball. Thompson, Barnsley and Stebelsky (1992) authored the early literature examining the effects of the RAE within youth baseball, and this area remains virtually unexamined since their initial work. The purpose of the current study was to investigate the RAE in the Little League World Series (LLWS). Birthdates from the 2011 and 2012 LLWS were collected from team rosters (n=399). These athletes were then identified as being born in one of the quarters of the year, based on the cut-off date of May 1st for the LLWS. For example, quarter one represents athletes born within May-July 1999, while quarter four represents athletes born from February-April 2000. Furthermore, quarters five and eight represent athletes born in May-July 2000 and February-April 2001, respectively. For the combined 2011 and 2012 seasons, 123 athletes were born in quarter one, while only nine were born in quarter eight, which is significantly different from the expected distribution (p < 0.001). This suggests that it is advantageous to be born in the months immediately after the prescribed cut-off date in order to play for teams that reach the highest level of competition for this age group and raises concerns about inequity for those born in the latter months of the selection period.

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 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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository)Même sujetSports Analytics and PerformanceTravaux en français237 207