Fair Play in Minnesota Hockey
Notice bibliographique
Résumé
Fair Play (FP) is a behavioral modification program originally created in Quebec, Canada, by Edmund Vaz when injuries, violence, aggressive infractions, and expense drastically decreased ice hockey registration numbers. He found that emphasizing sportsmanship had the potential to reduce dangerous plays. FP awards teams one additional point in the district standings after each game if the following criteria are met: (a) the team remained below the predetermined penalty minute threshold, (b) a coach was not assessed a game misconduct, and (c) none of the spectators were ejected from the arena. In collaboration with the Mayo Clinic, Minnesota Hockey adopted FP successfully in 2004. However, it was only applied to district games, accounting for just 36% of the games in a team's season. FP is currently a loosely recommended model in tournaments and plays no role in nondistrict games. In a study of two youth hockey tournaments, the tournament governed by intensified FP found significantly fewer head hits than the tournament without FP. Junior gold-level tournaments also experienced fewer injuries and concussions when using FP. Despite its established effectiveness, FP is underutilized by Minnesota Hockey. The Mayo Clinic Ice Hockey Research Team (MCIHRT) has therefore determined that FP requires a complete relaunch. The Minnesota Hockey board members, district leaders, and MCIHRT have agreed that increasing visibility and establishing universal application by Minnesota Hockey leadership are the most urgent needs. The MCIHRT action plan addressing shortcomings includes: (a) making a FP announcement before and after games; (b) publishing shortened, universal booklets solely regarding FP; (c) coordinating a distribution of new booklets to coaches, officials, and players/parents; and (d) creating webpages on all district and association sites including the rules of FP and access to the FP standings. Finally, creative ways to increase FP's power to favorably modify behavior will be solicited.
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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 | 0,000 | 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) | 0,011 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».