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Enregistrement W2980545579 · doi:10.1177/0031512519881598

Academic Timing and the Relative Age Effect Among Male and Female Athletes in Canadian Interuniversity Volleyball

2019· article· en· W2980545579 sur OpenAlexaffabout
Sabrina Safranyos, Laura Chittle, Sean Horton, Jess C. Dixon

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesPsychologyQuartileBasketballTrack and field athleticsDemographyCohortPhysical therapyMedicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the moderating effects of academic timing on the relative age effect in men's and women's U Sports (formerly Canadian Interuniversity Sports) volleyball. Interuniversity sport exists within an academic setting and encompasses different age groups within a single team, making it necessary to account for the academic timing of student athletes when studying the relative age effect. To be considered “on-time,” a student athlete's birthdate and expected athletic eligibility status must coincide, while a “delayed” student athlete will have an athletic eligibility corresponding with a younger cohort. We collected birthdates and eligibility years from the U Sports eligibility certificates of 2,780 male and 3,715 female athletes for the years 2006–2007 through 2013–2014; we then classified athletes as either on-time or delayed. We used a chi-square (χ 2 ) goodness-of-fit tests to compare the observed distributions of student athletes' actual versus “expected” births across each quartile. Our analyses demonstrated an advantage for athletes born in the first half of the selection year. These results suggest that delaying entry into university may help equalize the playing field for relatively younger athletes wishing to compete in U Sports volleyball.

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)0,011
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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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