The Impact of Participation in the Olympics on Post-olympic Performance in Professional Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
The 2014 Sochi Winter Games were the last Winter Olympics where NHL players were allowed to compete. One explanation for prohibiting NHL players from participating in the Winter Olympics is a perceived negative impact on their performance post-Olympics, owing to the additional fatigue of participating. The purpose of this study was to explore whether participation in the 2014 Sochi Winter Games negatively impacted individual NHL player performance post-Olympics. A database was constructed to examine NHL player points per game played as the performance outcome pre- and post- the 2014 Winter Olympics during the 2013-2014 NHL season. Three multilevel models were fitted with post-Olympics points per game as the outcome. Model 1 examined the effect of Olympic minutes played, controlling for pre-Olympics points per game. Model 2 introduced player position (forward vs. defense) and model 3 included an interaction between player position and Olympic minutes played to determine if there were differential effects of Olympic participation on post-Olympic performance by position. The results show that Olympic minutes played did not have a significant main effect on post-Olympics performance (p>.10). There was a significant interaction between Olympic minutes played and playing position whereby forwards who played a higher number of minutes in the Olympics scored fewer points per game post-Olympics than forwards playing fewer Olympic minutes. The magnitude of this effect, however, was quite small (b (SE) = -0.003 (0.001), p = .03). These findings suggest that the effect of Olympic playing time on individual player performance post-Olympics is minimal.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».