Relative Age Effect in Russian Elite Hockey
Notice bibliographique
Résumé
Bezuglov, E, Shvets, E, Lyubushkina, A, Lazarev, A, Valova, Y, Zholinsky, A, and Waśkiewicz, Z. Relative age effect in Russian elite hockey. J Strength Cond Res 34(9): 2522-2527, 2020-A considerable amount of literature has been published on relative age effect (RAE) in many sports; however, only a few studies have investigated this phenomenon in European elite ice hockey. The objective of this research was to study RAE prevalence in Russian elite ice hockey, which for years has been holding leading positions in global ice hockey. To estimate RAE prevalence, birthdates of recruits of leading ice hockey academies, players of the leading junior and adult teams, and most successful Russian-born National Hockey League (worlds' strongest ice hockey league) players were identified (n = 2,285). A high prevalence of RAE was identified. The number of players born in the first half of the year was higher than those born later in the year-65.5 and 34.5%, respectively. The RAE prevalence was high among all age groups of recruits of the leading Russian hockey academies and junior teams. In contrast to junior hockey, more players born in the fourth quarter of the year were identified in elite adult teams. The high prevalence of RAE in Russian hockey might be explained by the fact of a high level of competition among young players during recruitment to hockey academies. Moreover, the coaches aim to achieve immediate progress, thus selecting more mature players who are better physically developed. However, "later-born" are widely present in elite adult ice hockey leagues.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».