Home Team (Dis)Advantage Patterns in the National Hockey League: Changes Through Increased Emphasis on Individual Performance With the 3-on-3 Overtime Rule
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».