Sinister right-handedness provides Canadian-born major league baseball players with an offensive advantage: A further test of the hockey influence on batting hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has shown Major League Baseball (MLB) players that bat left-handed and throw right-handed (i.e., sinister right-handers), have a higher batting average (BA) in comparison to players with other combinations of batting and throwing handedness. Possibly owing to early exposure to hockey, Canadian-born MLB players have an increased propensity to be sinister right-handers, however, it has yet to be determined whether this provides a relative offensive performance advantage compared to players born in other countries. Using the largest archival dataset of MLB statistics available, the present study examined whether being Canadian-born influences offensive performance indirectly through handedness. Offensive performance measures included: BA, slugging percentage, on-base plus slugging percentage, on-base plus slugging percentage plus, homeruns, runs batted in and wins above replacement. Findings revealed that since the inception of MLB, left-handed batters (regardless of throwing hand dominance) demonstrate the best offensive performance across each metric. The relative proportion of Canadian-born sinister right-handers is at least two times greater than players from other regions, although being Canadian-born does not provide a direct offensive advantage. Using Iacobucci's (2012) extension for computing mediation involving categorical and continuous variables, results showed evidence of a significant indirect effect in that being Canadian-born increases the odds of being a sinister right-hander and in turn leads to greater performance across each offensive performance metric. Collectively, findings provide further support for Cairney and colleagues (2018) hockey influence on batting hypothesis and suggest this effect extends to offensive performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».