Are relative age and biological ages associated with coaches’ evaluations of match performance in male academy soccer players?
Notice bibliographique
Résumé
Talent identification and selection in soccer has been shown to be confounded by individual differences in relative age and biological maturation. Limited research has however, investigated whether these effects are reflected in coaches’ evaluations of performance. This study investigated relative and biological age associated differences in coach perceptions of performance in a professional soccer academy across four seasons. The performances of 279 male players were evaluated on a 4-point Likert-scale. Multi-level modelling was used to examine predictive relationships between biological age, chronological age, result and opposition of game, on match grades. Result of the games was a statistically significant predictor of players perceived performance in every age-group; category of opposition was only significant in the under 13 and 14 age-groups. Biological age significantly predicted players perceived performance grades in the under 10, 14 and 15 age-groups, whereby advanced maturity predicted a higher grade. Across all age-groups, a relative age effect was observed, however age half was not a significant predictor of perceived performance grade in any age-group. Coaches evaluations of match performance appear to vary in accordance with maturity, opposition, and result of game. Academy staff should recognise and account for individual differences in biological maturation when retaining and releasing players.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».