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Enregistrement W3094356880 · doi:10.1177/0031512520966138

Home Team (Dis)Advantage Patterns in the National Hockey League: Changes Through Increased Emphasis on Individual Performance With the 3-on-3 Overtime Rule

2020· article· en· W3094356880 sur OpenAlexaff
Matt D. Hoffmann, Desmond McEwan, Roy F. Baumeister, Joel D. Barnes, Michelle Guerrero

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvertimeLeagueOddsIce hockeyPsychologyChokingQuality (philosophy)Applied psychologyLogistic regressionDemographic economicsBusinessMedicineEconomicsLabour economicsPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past research examining National Hockey League (professional ice hockey; NHL) data from the 4-on-4 overtime era (seasons between 2005-06 and 2013-14) revealed an inconsistent home team (dis)advantage pattern such that home teams that were superior to their visiting counterparts had slightly greater odds of winning during regulation play compared to overtime (demonstrating home crowd advantages for team performance during regulation); in contrast, home teams experienced lower odds of winning in the shootout period than in overtime regardless of team quality (thereby demonstrating risks for individual choking from home crowd pressures). In this study, we explored the NHL home (dis)advantage pattern during four more recent seasons (2015-16 through 2018-19) in which the league instituted 3-on-3 play during overtime (perhaps increasing individual pressure for athletes competing in the 3-on-3 overtime period). We used archival data from the regular season (N=5,002 games) to compare home teams' odds of winning in regulation (with 5-on-5 skaters per team) to overtime (with 3-on-3) and in the shootout, adjusting for the quality of home and visiting teams. We conducted fixed-effects and multi-level logistic regression modeling. Evenly matched home teams were 1.66 times more likely to win than inferior home teams when games concluded in regulation versus overtime. Superior home teams were 4.24 times more likely to win than inferior home teams when games concluded in regulation rather than overtime. Thus, it is apparently more difficult for superior and evenly matched home teams to win in overtime than during regulation, suggesting that such home teams may be susceptible to choking in overtime. In contrast to the earlier 4-on-4 overtime era, home teams did not have lower odds of winning in the shootout compared to overtime. These results may have implications for NHL coaches' and players' tactical decision-making.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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