'Generational differences in top ranked golfers' developmental trajectories'
Notice bibliographique
Résumé
The Official World Golf Rankings (OWGR) measure the relative success of professional male golfers' competing around the globe. National Sporting Organizations (NSOs) often view the attainment of a top 100 OWGR as a significant career milestone. While NSOs provide considerable resources to athletes to help achieve this milestone, little objective data exist to support this process. Understanding the ranking trajectories of top 100 ranked athletes is a first step to informing athlete identification and development (AID) programs in men's professional golf. However, ranking data are retrospective in nature, and since sporting systems change over time past data may not be relevant to current and future athletes. In this study, we appraised OWGR data in order to explore developmental trajectories among four age-groups of athletes who reached a top 100 ranking between 1990-2018. Key career ranking milestones (e.g. first turned professional, first top 1000 ranking, etc.), the time taken to transition between milestones, and the overall time to turn professional and obtain a top 100 OWGR were examined across the age groups using multiple One-Way ANOVAs. Results revealed athletes from younger generational cohorts reached key career milestones at earlier ages; moreover, in some cases they spent less time transitioning between milestones and took significantly less time to transition from first turning professional to obtaining their first top 100 ranking. Results suggest NSOs should continue to update and monitor their data in order to be aware of changes in generational trends so policies can be updated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».